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GNN을 공부하면 GCN, Graph SAGE, GAT(Graph attention)의 이야기를 안들어 볼 수 없다. 이 셋중 DGL 라이브러리의 SAGEConv 레이어가 어떻게 작동하는지 간단한 예제를 통해 공부한 것을 설명해보고자 한다. 예제는 SAGEConv 코드를 보면 제공해주는 코드를 사용하고자 한다. 그 전에 간단하게 GNN에 대해 설명해보고자 한다. 실생활에서 그래프를 그린다고 한다면, 위와 같이 그릴 수 있을 것이다. GNN은 그래프에 feature를 추가하고, 주어진 feature 사용해 모델을 생성하여 문제를 푼다. 위 그림에는 6개의 Node, Edge, Feature을 그림으로 그려놓았다. 밑에 SAGEConv에서 주는 간단 코드를 봐보자. import dgl import numpy..

Deep-learning 2022. 10. 14. 17:40

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