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Contents 이번 글은 CS224W의 Lecture 5.1 에 대한 내용을 다루고 있다. 해당 챕터에서는 Message Passing과 Node Classification에 대한 내용을 포함하고 있다. 일반적으로 Semi-Supervised Learning을 할 때 사용하며, 일부 노드의 label에 대한 정보가 주어졌을 때, 모든 노드에 label을 부여하는 방법에 대해서 다룬다. Massage Passing은 Node Classification을 하는 방법 중 하나이며, 그 중 Relational Classification, Iterative Classification, Belief Propagation에 대해서 알아보자. Node Classification Node Classification은 ..

Contents BackGround Convolution Graph Neural Network (ConvGNN)은 GCN이라고도 부르며, 이를 알기 위해서는 GNN이 무엇인지, 더 나아가 왜 기존 머신러닝을 사용하지 않고 Graph Mining을 사용하게 되었는지 짚고 넘어가야 한다. 기존의 머신러닝은 Euclidean data에서는 매우 우수한 성능을 발휘하고 있었으나, non-Euclidean data에는 적용하기 어렵다는 문제점이 존재했다. non-Euclidean data의 대표적인 예로는 NLP 구조와 Tree, Graph 구조가 있다. 위의 그림 처럼 Tree, Graph와 같은 구조는 각 feature 간의 relation이 존재하기에 기존의 머신러닝 방법으로는 접근하는 것이 어렵다. 이와 ..