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GNN의 시간 복잡도와 공간 복잡도
Introduction 우리가 흔히 알고 있는 인공 신경망에는 가장 기본적인 Fully-connected network 그리고 Convolutional Neural network (CNN)나 Recurrent Neural network (RNN) 등이 있습니다. 이러한 인공 신경망들은 보통 벡터나 행렬 형태로 input이 주어집니다. 하지만 input이 그래프인 경우에는 벡터나 행렬 형태로 나타내는 대신에 Graph Neural Network (GNN)를 사용할 수 있습니다. 지난 글에서 이미 GNN의 기본 원리와 간단한 예시에 대해서 알아보았기 때문에, 이번에는 조금 다른 주제에 대해서 다뤄보려고 합니다. (만약 읽지 않으셨다면, 위의 ‘지난 글’을 클릭하여 읽고 오시는 것을...
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Graph Neural Network
Graph Neural Network GNN (Graph Neural Network)는 그래프 구조에서 사용하는 인공 신경망을 말합니다. 우리가 흔히 알고 있는 인공 신경망에는 가장 기본적인 Fully-connected network 그리고 CNN (Convolutional Neural network)나 RNN (Recurrent Neural network)가 있습니다. 이러한 인공 신경망들은 보통 벡터나 행렬 형태로 input이 주어지는데 반해서 GNN의 경우에는 input이 그래프 구조라는 특징이 있습니다. 이 글에서는 GNN의 기본 원리와 GNN의 대표적인 예시들에 대해서 다루도록 하겠습니다. Neighborhoods Aggregation GNN은 입력으로 그래프 구조와 각 노드별 feature 정보를 받습니다. 입력으로 받은 feature...