주뇽's 저장소

https://web.stanford.edu/class/cs224w 목차 - 노드임베딩 전통적인 머신러닝 표현학습 - 노드 임베딩 인코더와 디코더 - 노드의 유사성을 측정하는 방법 : Random Walks 👉 Node embedding 노드 임베딩은 각 노드를 저차원 벡터로 표현하는 것 노드 임베딩은 노드 분류, 링크 예측, 그래프 분류 등 다양한 태스크에 활용 가능 1. 기존 전통적인 방식의 노드임베딩 기존 전통적인 방식에서는 다른 머신러닝과 마찬가지로 Feaure engineering에 신경을 많이 썼다. 2. 그래프의 표현학습 표현 학습의 목표 : 그래프 머신러닝에서 효율적인 특성을 학습하는 것! 👉 Node embedding : Encoder And Decoder Encoder : 원본 그..