ITPE * JackerLab

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, ..