그래프 신경망 입문 상세페이지
출간 정보
- 2022.05.17 전자책 출간
- 2022.04.29 종이책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 158 쪽
- 21.3MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791161756530
ECN
-
그래프 신경망 입문
작품 정보
그래프는 물리적 시스템 모델링, 분자 구조 핑거프린트 학습, 트래픽 네트워크 제어, 소셜 네트워크의 친구 추천처럼 복잡하게 얽혀 있는 실생활 문제들을 표현하기에 적합한 데이터 구조다. 이런 문제들을 해결하기 위해서는 엄청난 수의 관계 정보를 갖고 있는 비유클리드 그래프 데이터를 다뤄야 하는데, 전통적인 딥러닝 모델인 합성곱 신경망이나 순환 신경망으로 해결하기에는 한계가 있다. 일반적으로 그래프의 노드는 네트워크 임베딩 방법 같은 비지도 표현 학습에서는 잘 다룰 수 없는 유용한 특성 정보를 담고 있다. 그래프 신경망은 특성 전파와 결합으로 노드의 특성 정보와 그래프의 구조를 결합해 그래프를 잘 표현하게끔 만들어졌다. 확실한 성능과 높은 해석 가능성 덕분에 그래프 신경망이 최근 다양한 그래프 분석에 적용되고 있다.
이 책은 그래프 신경망의 기본 개념, 모델, 응용을 포괄적으로 다룬다. 가장 기본이 되는 그래프 신경망과 그 변형인 그래프 합성곱 네트워크(graph convolutional network), 그래프 순환 네트워크(graph recurrent network), 그래프 어텐션 네트워크(graph attention network), 그래프 잔차 네트워크(graph residual network)를 설명한다. 다양한 그래프 타입에 맞는 변형 모델과 심화된 학습 모델도 제공된다. 그래프 신경망이 적용되는 분야를 구조적, 비구조적, 기타 시나리오로 분류한 다음 각각을 해결하는 방법을 알려준다. 마지막 장에서는 관련된 오픈소스와 앞으로의 전망을 다룬다.
이 책은 그래프 신경망의 기본 개념, 모델, 응용을 포괄적으로 다룬다. 가장 기본이 되는 그래프 신경망과 그 변형인 그래프 합성곱 네트워크(graph convolutional network), 그래프 순환 네트워크(graph recurrent network), 그래프 어텐션 네트워크(graph attention network), 그래프 잔차 네트워크(graph residual network)를 설명한다. 다양한 그래프 타입에 맞는 변형 모델과 심화된 학습 모델도 제공된다. 그래프 신경망이 적용되는 분야를 구조적, 비구조적, 기타 시나리오로 분류한 다음 각각을 해결하는 방법을 알려준다. 마지막 장에서는 관련된 오픈소스와 앞으로의 전망을 다룬다.
작가 소개
즈위안 리우(Zhiyuan Liu)
칭화대학교 컴퓨터공학과 부교수다. 칭화대학교 컴퓨터공학과에서 2006년에 학사, 2011년에 박사학위를 받았다. 관심 연구 분야는 자연어 처리와 소셜 컴퓨팅이다. IJCAI, AAAI, ACL, EMNLP를 포함해 학회와 저널에 60편 이상의 논문을 발표했다.
지에 저우(Jie Zhou)
칭화대학교 컴퓨터공학과 석사 2년차 학생이다. 칭화대학교에서 2016년에 학사학위를 받았다. 관심 연구 분야는 그래프 신경망과 자연어 처리다.
칭화대학교 컴퓨터공학과 부교수다. 칭화대학교 컴퓨터공학과에서 2006년에 학사, 2011년에 박사학위를 받았다. 관심 연구 분야는 자연어 처리와 소셜 컴퓨팅이다. IJCAI, AAAI, ACL, EMNLP를 포함해 학회와 저널에 60편 이상의 논문을 발표했다.
지에 저우(Jie Zhou)
칭화대학교 컴퓨터공학과 석사 2년차 학생이다. 칭화대학교에서 2016년에 학사학위를 받았다. 관심 연구 분야는 그래프 신경망과 자연어 처리다.
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