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개요GAT(Graph Attention Network)는 그래프 신경망(GNN)에서 각 노드가 이웃 노드로부터 정보를 수집할 때, 이웃마다 다른 중요도를 부여할 수 있도록 self-attention 메커니즘을 적용한 모델이다. 기존의 GCN이 평균 또는 정규화 방식으로 이웃 정보를 집계하는 것과 달리, GAT는 학습 가능한 attention 가중치를 통해 더 중요한 이웃의 정보를 더 많이 반영한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Self-attention을 그래프 구조에 적용하여 노드 간 정보를 가중 집계하는 GNN 아키텍처목적이웃 노드의 상대적 중요도를 반영한 임베딩 생성필요성정규화 기반 GCN이 이웃 간 차이를 반영하지 못하는 한계 극복GAT는 노드 간 관계의 동적 중요도를 반영함으로써 표현력과 ..

개요Graph Attention Network(GAT)는 그래프 구조 데이터를 처리하기 위한 딥러닝 모델로, 각 노드의 이웃 정보에 가중치를 부여하여 학습 성능을 향상시키는 attention 기반 그래프 신경망이다. 기존 GCN(Graph Convolutional Network)의 한계를 극복하고, 비정형 데이터의 표현력과 유연성을 동시에 확보할 수 있는 기술로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의GAT는 self-attention 메커니즘을 그래프 데이터에 적용하여, 각 노드가 이웃 노드 중 더 중요한 정보를 선택적으로 강조할 수 있도록 학습한다. 이는 고정된 합성 방식의 GCN과 달리, 연결 관계의 중요도를 학습 가능한 구조로 구현한다.목적 및 필요성불균형한 그래프 구조에서 정보 소실 최소화연결의 중요도..

개요Graph Neural Network(GNN)는 그래프 형태로 표현된 데이터에서 노드(Node), 엣지(Edge), 구조적 정보(Topology)를 학습하고 예측할 수 있는 딥러닝 모델입니다. 기존의 CNN, RNN이 순차적 또는 격자형 데이터를 처리하는 데 강점을 가졌다면, GNN은 소셜 네트워크, 추천 시스템, 화학 분자 분석, 사이버 보안 등 복잡한 관계성과 비정형 연결 데이터를 다루는 데 최적화된 모델입니다.1. 개념 및 정의GNN은 그래프라는 데이터 구조에서 각 노드가 이웃 노드와의 관계를 반복적으로 집계(Aggregation)하고 갱신(Update)하는 방식으로 학습을 진행합니다. 이 과정은 ‘Message Passing’ 또는 ‘Neighborhood Aggregation’이라 불리며, ..