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백준 문제 풀이

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영어 글쓰기 스터디 (2주차)

영어 글쓰기 스터디 (1주차)

Learning Objective : GNN Training Pipeline

Graph Augmentation : Feature/Structure Augmentation

Stacking Layers : Layer Connectivity

Single Layer : Message Transformation, Message Aggregation

GNN Framework를 만들기 위해 고려해야할 요소

Graph를 위한 Deep Learning의 개요

Deep Learning에 대한 설명

GNN에 대한 서론

Loopy Belief Propagation

Relational Classification vs Iterative Classification

Message passing의 개요

Matrix Factorization을 이용한 Node Embedding 방법

추천 시스템과 Random Walk with Restarts

PageRank를 풀어내는 수학적 방법

PageRank란 무엇인가

그래프 단위로 embedding 하는 방법

Random Walk란?

Node Embedding이란?

전통적인 feature-based 방법들(Graph-Level)

전통적인 feature-based 방법들(Link-Level)

전통적인 feature-based 방법들(Node-Level)

문제에 따른 그래프 표현 방법

그래프 머신러닝 적용 사례

그래프를 사용해야하는 이유

관계형 DB와 비관계형 DB에 관하여

애플이냐 안드로이드냐 그것이 문제로다

시작은 미약하지만 끝은 창대할 블로그의 시작