GNN의 싱글 레이어 GNN Layer GNN 레이어는 다음의 두 과정을 통해 이웃 노드의 여러 벡터 집합을 단일 벡터로 압축합니다. 각 노드의 벡터를 메시지로 변환 변환된 메시지를 집계 메시지 계산(Message Computation) 메시지로 변환하는 함수는 다음과 같습니다. [m_u^{(l)} = \text{MSG}^{(l)...

들어가며 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...

어쩌다가 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 구현...

들어가며 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...

들어가며 전통적인 머신러닝에서 그래프를 다룰 때는 위 그림과 같은 프로세스를 가졌습니다. 입력값으로 그래프를 받으면 피처 엔지니어링을 통해 구조화된 피처를 생성하고 모델을 학습하여 예측값을 반환했죠. 이 모든 과정은 태스크마다 새롭게 진행되어야 했고, 많은 시간을 들여야 했습니다. 하지만 앞으로 다룰 그래프 표현 학습(Gr...