경영연구소 소속 연구자들이 아래와 같이 세미나를 개최합니다.
관심있는 분들의 많은 참여 바랍니다.

- 아  래 -

1. 학술세미나명 : 기계학습 전문 심포지움
2. 일시 및 장소 : 
 - 1회차: 2022.10.28.(금) 14:00, 영남대학교 상경관 257호
 - 2회차: 2022.11.04.(금) 14:00, 영남대학교 상경관 257호
3. 발표자 : 최우진 (카이스트 수리과학과 명예교수)
4. 참석자 : 경영연구소 소속 연구자 및 참석 희망자


Title: Graph Neural Networks and its Applications
1. Graph Convolutional Networks
2. Graph Attention Networks
3. Dynamic Graph Representation Learning
                                      
Abstract.
그래프구조를 갖는 데이터Set 즉, Graph-Structured Data는 일반적인 딥러닝 신경망 알고리즘으로는 데이터의 패턴분류, 피처벡터의 예측, 상호관계의 예측등 작업이 수행 될 수 없거나,  매우 부정확한 출력을 내게 된다. 2009년 처음 그래프뉴럴넷이 소개 된후 2017년 재조명 되면서 최근 그래프 신경망의 작동원리와 이의 진보된 알고리즘인 어텐션넷을 소개한다. 나아가 그래프 시계열 데이터를 순환신경망에 효과적으로 접목하는 핵심논문과 소개된 알고리즘을 분석한다. 

Reference
1. T. Kipf and M. Welling, Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks,ICLR,2017
2. P. Velickovic et al, Graph Attention Networks, ICLR 2018
3. Y. Seo et al, Structured Sequence Modeling with Graph Convolutional Recurrent Networks, ICLR 2017.


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