이 논문은 2015년 ICLR에서 등장한 논문으로써 처음 번역 분야에 Attention 개념을 사용한 논문으로 알려져있다. NLP분야를 공부하기 위한 필수 관문이라고 생각하기에 리뷰를 시작하려 한다. [Read More]

지난 ICLR2017에서 발표된 논문이며, 현재는 5000회가 넘는 인용으로 graph neural network 분야에서 가장 잘 알려진 논문인 Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks을 살펴볼 예정이다. 사실 관심있는 분야는 Link Prediction이지만, GNN의 여러 세부 분야 중 가장 잘 알려진 논문으로 맛(?)만 보고 또 지난번 SGAN과 준지도 학습의 범주를 공유한다는 점에서 선택했다. [Read More]

수학의 세부 전공을 Combinatorics로 정하게 되면서 Graph theory를 주로 연구했었고 당연히 졸업 논문도 graph structure에 대한 논문을 썼다(궁금하면 여기로). 아무튼 이렇게 달고 살던 graph structure였는데, 딥러닝을 접하면서 소흘해졌었고 GNN의 등장은 알고 있었지만 부족한 개발 실력 탓에 미루고 있었다. 각 분야의 대세 모델을 따라가고 공부하다간 영영 못할 것 같아서 그냥 하고... [Read More]

이전 직장인 삼성전자 협력사에서 근무할 당시 반도체 스마트 인터락 관련 프로젝트를 진행했었다. 처음 프로젝트를 진행할 당시에 많은 양의 데이터를 기대했지만, 얻을 수 없었다. 이유는 몇 가지가 있다 [Read More]

첫 논문 리뷰 포스팅을 이 논문으로 하는 이유는 별 이유 없다. 단지, 내 전공이 그래프 이론이기 때문이다. 작년 상반기에 페이스북 tensorflow kr 그룹 페이지에서 핫했던 논문이다(지금은 사람들의 관심에서 멀어진 듯하다). 아무튼 수학을 전공하고 독학 및 자잘한 교육으로 인공지능을 공부하던 나에겐 반가운 분야였다. 논문에서는 세 가지 그래프 생성 모델을 통해 신경망을... [Read More]