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GCN(Graph Convolutional Networks) 2편 : GNN model들의 발전 과정 - Spectral에서 Spatial Domain으로 (ChebNet, Spectral GCN, GCN)

---아직 작성중 입니다:D--- * 이 글은 서울대학교 최진영 교수님의 Graph Convolution Networks 강의를 듣고 요약한 글입니다! 좋은 강의를 들려주신 최진영 교수님께 감사합니다. :) 앞서 GCN 1편 포스팅에서는 graph theory에서 맨 처음 마주하는 laplacian, fourier transform에 대해서 알아보았다면 이번 포스팅에서는 이를 기반으로 GNN model들이 어떻게 발전해왔는지 정리해보고자 합니다!! :D 먼저 spectral domain에서 convolution 연산을 수행하는 Spectral GCN을 시작으로, Spectral GCN에서 사용되는 fourier coefficient의 polynomial식을 더 stable하게 개조한 ChebNet, 마지..

Courses/GCN(Graph Convolution Networks) 2021.08.13
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논문읽기, reparameterization trick, mutual information, gaussian, gaussian mixture, 딥러닝, probabilistic graphical model, VAE, exponential family, deep learning, Generative Model, GNN, Deeplearning, Attention, GCN, gan, CS231n, MCMC, variational inference, Bernoulli,

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