그래프 합성 신경망

그래프 합성곱 네트워크(GCN), Kipf와 Welling은 2017년 ICLR 컨퍼런스에서 "그래프 합성곱 네트워크(GCN)"라는 제목의 논문을 발표했습니다.그래프 합성 신경망을 이용한 반지도 분류"는 GCN의 이론적 기초와 응용에 대해 심도 있게 논의했습니다.

GCN은 그래프 합성 연산을 통해 그래프 내 노드의 로컬 구조와 기능 정보를 포착하여 그래프 데이터의 효과적인 처리 및 분석을 달성합니다. 그래프 합성 신경망에서는 노드의 특징이 이웃 노드의 특징과 집계되어 노드의 상태가 업데이트됩니다. GCN은 일반적으로 그래프의 라플라시안 행렬을 사용하여 노드 간의 집계 관계를 정의하고 이 관계를 통해 노드의 기능을 전파합니다. GCN의 핵심은 그래프 구조의 데이터를 잘 처리할 수 있다는 점인데, 이로 인해 소셜 네트워크 분석, 생물정보학, 추천 시스템 등의 분야에서 널리 사용됩니다.