딥러닝 분석가 가리

https://dlgari33.tistory.com/13 이번 포스팅은 Spatial-based ConvGNNs을 다루므로 Spectral-based ConvGNNs 내용은 위 블로그 글을 참조하세요! Spatial-based ConvGNNs 영상에서 CNN과 유사한 convolutional 연산인 spatial-based 방법은 노드들의 공간상의 관계에 기반해 graph convolution을 정의한다. 영상은 각 픽셀이 노드로 나타나는 그래프의 특별한 형태로 고려되어질수 있다. 2D convolution과 graph convolution의 형태는 그림 1과 같다. 2D conv가 중심픽셀로 부터 인접한 픽셀을 kernel로 가중치를 계산하듯 graph conv도 중심 노드로 부터 인접한 노드간의 가중..

Graph and Tree 데이터는 euclidean data와 non-euclidean data로 나눌수 있는데 이때, non-euclidean data는 graph나 tree 구조를 가진 데이터이다. Graph는 연결된 edge들이 방향성이 있거나 없는 순환되는 구조, tree는 방향성이 있는 그래프의 종류, 단, tree는 root node가 하나로 고정되어있다. Graph와 Tree의 구조는 그림 1과 같다. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks https://arxiv.org/pdf/1901.00596.pdf 에서는 Graph를 총 4가지 RecGNN(Recurrent Graph Neural Network), ConvGNN (Convolutiona..