GNN 학습 파이프라인은 위 그림과 같이 생겼습니다. 지금까지 다룬 내용은 입력 그래프부터 노드 임베딩까지의 내용이고, 본 포스트에서는 예측과 관련된 내용을 다루고자 합니다. Different task levels require diffennt prediction heads 우선 다양한 예측 헤드가 있습니다. 예측 태스크라고도 할 수 있는데 노드...

GNN Layer GNN 레이어는 다음의 두 과정을 통해 이웃 노드의 여러 벡터 집합을 단일 벡터로 압축합니다. 각 노드의 벡터를 메시지로 변환 변환된 메시지를 집계 메시지로 변환하는 함수는 다음과 같습니다. [m_u^{(l)} = \text{MSG}^{(l)} \left( h_u^{(l-1)} \right)] 각 노드는 메시지...

본 포스트에서는 그래프 뉴럴 네트워크(GNN) 을 기반에 둔 딥러닝 기법에 대해서 다룹니다. 지난번 포스트에서 다루었던 인코더로 GNN을 표현하자면 그래프 구조에 기반한 비선형 변환의 레이어를 겹겹이 쌓아둔 것이라고 할 수 있습니다. 이러한 구조를 이용해 노드 분류, 링크 예측, 커뮤니티 검출, 네트워크 유사도 등 다양한 다운스트림 태스크를 수행할 수...

블로그 새 단장을 했습니다. 원래는 TeXt 테마를 1년 넘게 잘 사용하고 있었습니다. 별 문제도 없는 테마였고, 제가 원하는대로 카테고리나 태그 등을 추가해서 관리 중이었죠. 그러다가 어제 밤에 꽤 괜찮은 테마를 찾게 되었습니다. Chirpy 라는 테마인데요. 가장 마음에 들었던건 다크 모드 토글 버튼이 있다는 점입니다. 제가 저걸 구현해보려고 안...

개인적으로 ML 모델을 서빙할 때 BentoML을 많이 사용합니다. 빠르고 다양한 모델을 지원하고 간단한 서빙이 가능하기 때문입니다. 보통 이미지나 텍스트를 모델의 인풋으로 하는 경우 BentoML에서는 각각 bentoml.io.Image나 bentoml.io.Text를 활용하여 데이터를 받습니다. 하지만 일반적인 ML 모델은 tabular data ...