이전 글에서는 Spatial Covolutional Network에 대해 알아보았다.
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GNN 알고리즘 - (2) Spatial Convolutional Network
이전 글에서는 GNN 알고리즘 중 하나인 Recurrent GNN에 대해 알아보았다. 이전 글 : GNN 알고리즘 - (1) Recurrent GNN GNN 알고리즘-(1)Recurrent GNN Recurrent Graph Neural Network Original Graph Neural Network GNN(graph n
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이번에 알아볼 GNN 알고리즘은 마찬가지로 Convolutional 기반 알고리즘인데,
"Spectral" Covolutional Network 라는 이름에서 알 수 있듯이 그래프 신호 전처리 이론에 기반을 둔 Convolution 접근법이다.
위에 설명한 것들보다 더 수학적 기반을 갖고 있다.
embedding vector 들의 분포를 주파수 대역으로 변환시켜 해석하는게 Spectral 방식이다.
Spectral Convolutional Network와 Spatial Convolutional Network는 다른 내용을 기초로 하고 있지만 비슷한 연산 과정을 거친다.
현재 대부분의 Convolutional GNN이 이런 식이다. 점(node)의 정보를 공유하고 업데이트를 하는데 어떻게 전달할 것인지에 대한 연구가 많이 진행되고 있다.
자세한 내용은 아래 참고
https://ralasun.github.io/deep%20learning/2021/02/15/gcn/
Graph Convolutional Network에 대하여 - Spectral Graph Convolution · Ralasun Resarch Blog
Graph Convolutional Network에 대하여 - Spectral Graph Convolution 15 Feb 2021 | graph-neural-network 지난 GNN 포스팅 에서 graph neural network의 전반적인 개념에 대해 소개하였습니다. 이번 포스팅은 graph neural network가
ralasun.github.io
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