이번 글에서는 APPNP란 알고리즘에 대해 다뤄보겠다. 상세한 내용을 원하면 논문 원본을 참고하길 바라며, 본 글에서는 핵심적인 부분에 대해 요약 정리하도록 할 것이다. torch_geomectric을 이용하여 APPNP를 사용하는 방법에 대해서 간단하게 Github에 올려두었으니 참고해도 좋을 것이다. PREDICT THEN PROPAGATE: GRAPH NEURAL NETWORKS MEET PERSONALIZED PAGERANK 설명 1. Background 일반적인 GNN에서의 문제점 중...

이 글에서는 2019년 ICCV에 발표된 HowTo100M - Learning a Text-Video Embedding by Watching Hundred Million Narrated Video Clips 논문을 살펴보고자 한다. 중요한 부분만 적을 예정이므로 전체가 궁금하면 원 논문을 찾아 읽어보면 된다. HowTo100M - Learning a Text-Video Embedding by Watching Hundred Million Narrated Video Clips 논문 링크: HowTo100M - Learning...

이 글에서는 2020년 EMNLP에 게재된 HERO: Hierarchical Encoder for Video+Language Omni-representation Pre-training 논문을 살펴보고자 한다. 중요한 부분만 적을 예정이므로 전체가 궁금하면 원 논문을 찾아 읽어보면 된다. HERO: Hierarchical Encoder for Video+Language Omni-representation Pre-training 논문 링크: HERO: Hierarchical Encoder for Video+Language Omni-representation Pre-training 초록(Abstract) 대규모 Video + Language omni-representation(전체표현) 학습을 위한...

이번 글에서는 ClusterGCN이란 알고리즘에 대해 다뤄보겠다. 상세한 내용을 원하면 논문 원본을 참고하길 바라며, 본 글에서는 핵심적인 부분에 대해 요약 정리하도록 할 것이다. torch_geomectric을 이용하여 ClusterGCN를 사용하는 방법에 대해서 간단하게 Github에 올려두었으니 참고해도 좋을 것이다. Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks 설명 1. Background Classic...

본 글에서는 Graph Neural Networks 이론의 근간 중 하나라고 할 수 있는 Graph Fourier Transform에 대해 설명할 것이다. Notation의 경우 최대한 가장 자주 쓰이는 형태를 고려하여 작성하였고, 글로써 완전히 전달하는 것이 어렵기 때문에 여러 자료들을 함께 참고하길 바라며, 관련 강의를 들을 수 있다면 더욱 좋을 것이다. Graph Laplacian 위와 같은...