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Convolutional Learning on Simplicial Complexes paper link : https://arxiv.org/abs/2301.11163 배지훈 Index * Simplicial Complex Convolutional Neural Networks (SCCNNs) * Simplicial Complex Symmetry (& Equivariance) * Spectral Analysis * Stability Analysis * 그래프 상의 pairwise relation 관계를 인코딩하는 것에 그치지 않고, 노드 및 엣지로 표현될 수 있는 higher-order한 structural information 까지 한번에
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Simplicial Complex Representation Learning paper link : https://arxiv.org/pdf/2103.04046 배지훈 Index * Geometric Message Passing Schemes (GMPS) : AMPS, CMPS, HCMPS * Entire Simplicial Complex Learning : Simplicial Complex Autoencoders (SCAs), Learning Embedding * Simplicial complex 상의 복합적인 요소들을 한번에 집계하여 학습을 가능하게 한 신경망 모델, SNNs의 등장 이래로 수많은 학습 모델들이
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Simplicial Neural Networks paper link : https://arxiv.org/abs/2010.03633 official code : https://github.com/stefaniaebli/simplicial_neural_networks video : https://www.youtube.com/watch?v=2cidzWXH_vg&t=21s 배지훈 Index * Introduction * Proposed method : Simplicial convolution - SNNs * Summary * 이번 주 오마카세에서는 Simplicial complex의 higher-order interactions을 컨볼루션
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Graph Filtration Learning paper link : https://arxiv.org/abs/1905.10996 official code : https://github.com/c-hofer/graph_filtration_learning 배지훈 Index * Background ; Homology (Persistent homology), Filtration, Persistent barcode * Methodology ; Graph Filtration Learning (GFL), Problematic scenario during backpropagation * Summary * 안녕하세요. 이번 주 오마카세는 토폴로지 신호 처리 도메인에서 벗어나, 그래프 토폴로지를
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Graph-based Semi-Supervised & Active Learning for Edge Flows paper link : https://arxiv.org/abs/1905.07451 official code(Julia) : https://github.com/000Justin000/ssl_edge 배지훈 Index * Graph-based Semi-supervised Learning for Edge flows * Methodology * Spectral Graph Theory Interpretations * Signal smoothness, cut-space, and cycle space * Active Semi-supervised Learning * Summary * 안녕하세요 독자
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Signal processing on simplicial complexes (3) paper link : https://arxiv.org/abs/2106.07471 배지훈 Index * Recaps to previous post * Flow smoothing & Denoising * Simplicial neural networks * Applications to dynamical systems on graphs & Simplicial complexes * 안녕하세요 ! 정말 무더운 여름인 것 같은데, 다들 건강하게 지내시고 계신가요? 제가 현재 지내고 있는
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Signal Processing on Simplicial Complexes (2) paper link : https://arxiv.org/abs/2106.07471 배지훈 Index * Recaps to previous post * Hodge Laplacian matrix * Hodge Decomposition * 이전 게시글에서 소개해드린 TSP에 대한 기본 핵심 개념들 (Simplicial complex, Face / Co-face, Boundary operator)을 독자 여러분들께 전달해드렸었습니다. 꽤나 낯설고 생소한 개념들이 많이 있을 수
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링크드인에서 Graph 를 활용하는 방식 (1) - Scaling Contextual Conversation Suggestions Over 500 Million Members 정이태 Scaling Contextual Conversation Suggestions Over LinkedIn’s GraphLinkedIn LogoAuthored byHaiyang Liu 안녕하세요 정이태입니다. 오늘은 그래프를 활용하는 대표 기업들 중 하나죠. 링크드인에서 그래프를 활용해 추천시스템 개선하는 방식에 대해 이야기해보려고합니다. 링크드인을 통해 직업에 대한 정보를 교류하고
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Position: Topological Deep Learning is the New Frontier for Relational Learning ICML 2024 배지훈 paper link : https://openreview.net/forum?id=Nl3RG5XWAt Keywords Topological deep learning (TDL), Topological data analysis (TDA), Survey * 이번 주 그래프 오마카세부터는 조금 새로운 개념의 토픽을 가지고 GUG 구독자 분들께 제공해 드리고자 합니다. 'Topology'
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Predicting isocitrate dehydrogenase mutation status in glioma using structural brain networks and graph neural networks. MICCAI 2021 배지훈 paper link Keyword Brain tumor, IDH mutant Glioma prediction, Structural Brain Network, Graph representation learning, Interpretable GNN Summary * 이번 주 소개해드릴 논문에는 IDH mutational 'Glioma'의 돌연변이 성질을 예측하는 구조적
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A joint Graph and Image Convolution Network for Automatic Brain Tumor Segmentation BrainLes 2021 paper link official code Keywords Brain tumor segmentation, 3D supervoxel clustering, Graph representation learning, CNN refinement Summary * 이번에 소개해드릴 논문은 메디컬 이미징 뇌종양 분할 챌린지 (Brain tumor segmentation challenge, BRAT) 2021에 투고된 것으로, 저번에 소개해드린 Supervoxel-based
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Multi-class Brain Tumor Segmentation using Graph Attention Network paper link Keywords Graph Attention Network, Brain tumor segmentation, Supervoxel clustering Summary * 뇌 종양 분할 문제에서의 그래프 활용도 역시 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있습니다. 종양 클래스 별 고유한 불규칙 형태, Curvature 등과 같은 기하학적 특징 정보들을 그래프로 인코딩하여 학습시켰을 때 인상적인 결과를