Graph2 [ CVPR2022 / GML4VC ] 2. Open Remarks Graph Machine Learning for Visual Computing (GML4VC) Tutorial CVPR 2022 에서 Graph Machine Learning 에 대한 튜토리얼(tutorial)을 진행했습니다. 이에 대해 요약 정리 하는 시리즈 글입니다. [ 이전 글 ] 2022.08.22 - [AI/Graph Neural Networks] - [ CVPR2022 / GML4VC ] 1. 개요 (Graph Machine Learning, GNNs) Opening Remarks 동영상 링크 : Opening Remarks 발표자 : Organizers open_remark.mp4 drive.google.com 왜 그래프 머신러닝(Graph Machine Learning)이 중요할까? 우리가.. 2022. 8. 22. [그래프] Feasible labeling 이란? (Graph labeling) Feasible labeling 이란? 우선, 라벨링 한다는 것은 어떤 의미 일까요? (Labeling) 임의로 객체를 구별할 수 있는 무엇인가를 부여한다는 의미입니다. 예를 들어서, 딥러닝에서 학습하기위해 사용하는 정답 데이터들이 라벨링의 결과입니다. 그래프 표현 : 인접행렬(Adjacency matrix) 보통 그래프의 경우 인접행렬(Adjacency_matrix)로 표현하는 경우가 많습니다. 행과 열의 index 로 각 정점(vertex)을 표현하게 됩니다. 행렬의 값(value)는 연결의 가중도(weight) 또는 연결 여부를 표현하게 됩니다. 그렇다면, 그래프에서 라벨링 한다는 것은 어떤 의미일까요? (Graph Labeling) 그래프_번호매김(Graph labeling)은 정수로 표현되는 라.. 2022. 4. 12. 이전 1 다음
