이것저것 기록

아무래도 졸업 논문에 그래프 관련 모델을 사용하게 될 것 같아서 (특히 whole graphp embedding) 요즘 그래프 이론이나, 파이썬으로 그래프 모델을 구현하는 방법들에 대해 공부하고 있다. 보통 Graph Neural Networks (GNN)에는 DGL이나 NetworkX등의 라이브러리를 사용하는 것으로 알고 있는데, 그래프 임베딩 관련한 라이브러리를 뒤지다가 몇 가지 완제품(?) 라이브러리를 찾게 되었다. 이 중 쓸만한 기능이 있나 어차피 둘러 볼 생각이었고, 공유하면 좋을 듯 하여 이렇게 포스팅을 쓰게 됐다. 우선 이 포스팅에서 짚고 넘어가야 할 부분은, 내가 whole graph embedding을 위해 모델을 찾고 있었다는 점! 그래서 그래프 임베딩 관련한 기능을 중점적으로 정리 및..

GNN의 정의 그래프 형태로 된 데이터를 분석할 수 있는 네트워크 입력데이터: 그래프의 구조, 노드, 엣지, 각 노드와 엣지가 가지고 있는 feature 목적: 그래프에 있는 노드 사이의 관계를 모델링하고, 그에 대한 representation을 생성하는 것 --> 그러기 위해선 임의의 그래프 G가 들어왔을 때 해당 그래프를 하나의 representation으로 표현하기 위한 임베딩을 해야한다. 입력데이터: 그래프 GNN의 구조 GNN의 레이어에서 각 노드들은 그래프 상 이웃 노드들의 정보와 자기 자신의 정보를 이용해 임베딩 한다. 첫 번째 레이어에서는 해당 노드의 피쳐가 임베딩 되고, 그 이후로는 kth-hop의 이웃들의 정보까지 임베딩 되는 것이다. 그래프가 복잡하다면 주변의 주변의 주변의... 이렇..