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운동하는 공대생
[Deep Learning] GCN - Graph Convolution Network
1. Intro 이전에 GNN 에 대하여 글을 작성을 하였었지만 이번에는 GNN 을 이용한 가장 대표적인 모델인 GCN 에 대하여 이야기를 해보겠습니다. GCN - Graph Convolution Network는 이름에서 처럼 Graph 에 대한 데이터를 convolution 작업을 통해서 데이터를 모델에 전달하는 방식입니다. 2. Related Work 2.1 Graph 이전에도 이야기를 했지만 그래프 데이터의 구조는 기본적으로 노드(node) 와 간선(edge)들로 이루어져 있다. 그리고 이 노드들 간의 관계를 나타내는 방식이 Adjacency matrix(입접행렬)로 표현하면 노드가 간선으로 연결되어 있다면 1 아니면 0 으로 표시가 된다. 그리고 추가적으로 노드들의 정보 즉 데이터에 대한 부분은 ..
[Deep Learning] CNN-Convolutional Neural Networks
1. Features 이미지 상에서 존재하는 공통 특정 패턴에 대한 이미지를 모양을 정의한다. 각각 생성한 패턴의 이미지는 2차원의 작은 이미지 형태로 표시하며 패턴을 각각 이미지에 위치시켜서 이미지 패턴이 얼마나 겹치는지를 수치적으로 정의가 가능하다. 2. Convolution 각각의 생성한 패턴을 이미지에 매칭을 시켜서 수치적으로 환산을 하는 방식을 convolution 방식이라고 한다. 이 방식은 각각 생성한 패턴을 이미지에 대조해서 각 자릿수를 곱하여 총합의 평균으로 그 이미지와 패턴의 매칭되는 정도를 수치화한다. 이때 패턴과 이미지가 같은지 다른지를 각각의 픽셀 단위로 계산이 이루어지며 만약 같은 부분이라면 1 ( 1 * 1 =1 or -1 * -1 =1 )다르면 -1 ( 1 * -1 = -1 ..
Deep Learning(딥러닝)
Intro 머신러닝 분야를 공부를 시작하면서 자연스럽게 접하게 되었던 딥러닝 분야 공부를 항상 미뤄왔다가 이번 여러 대회를 참가하면서 비정형 데이터들의 분류와 예측하는 대회들이 유행하고 있어서 딥러닝 분야를 공부를 시작을 해보았다. What is Deep Learning 딥러닝 분야는 항상 최신 트렌드 산업과 기술에서 꾸준히 등장하고 있는 분야이다. 이런 딥러닝 분야는 이제까지 공부한 머신러닝 알고리즘 중 하나인 인공신경망(Artificial Neural Network)으로 만들어진 알고리즘을 말하며 큰 틀에서 본다면 머신러닝 분야라고 할 수 있다. 퍼셉트론(Perceptron) 인공 신경망 알고리즘을 사용하는 머신러닝 분야중 한가지인 딥러닝의 초기 모델이 퍼셉트론이다. 퍼셉트론에 대하여 이야기하기전에 ..