Node embedding1 BoostCamp AI Tech - Day24 1. 정점 표현 학습 - 그래프의 정점들을 벡터의 형태로 표현하는 것으로 정점 임베딩(Node Embedding)이라고도 부른다. - 정점 임베딩은 벡터 형태의 표현 그 자체를 의미 - 임베딩 공간 : 정점이 표현되는 벡터 공간 정점 표현 학습의 입력은 그래프이다. 주어진 그래프의 각 정점 𝑢에 대한 임베딩, 즉 벡터 표현 $z_{u}$가 정점 임베딩의 출력이다 1.1 정점 표현 학습의 이유 정점 임베딩의 결과로, 벡터 형태의 데이터를 위한 도구들을 그래프에도 적용할 수 있습니다 기계학습 도구들이 한가지 예시로 들겠다. 대부분 분류기(로지스틱 회귀분석, 다층 퍼셉트론 등) 그리고 군집 분석 알고리즘(K-Means, DBSCAN 등)은 벡터 형태로 표현된 사례(Instance)들을 입력으로 받는다. 그래프.. 2021. 2. 25. 이전 1 다음
