728x90 #PyG1 [PYTHON] 그래프 신경망(GNN) 구현을 위한 PyTorch Geometric 활용 방법과 데이터 구조 해결 7가지 전략 1. 관계의 미학: 그래프 신경망(GNN)과 PyTorch Geometric의 등장우리가 살아가는 세상의 데이터는 단순히 격자 구조(이미지)나 시퀀스(텍스트)로만 이루어져 있지 않습니다. 소셜 네트워크의 사용자 관계, 단백질 분자의 결합 구조, 금융 거래의 흐름 등은 모두 노드(Node)와 엣지(Edge)로 연결된 그래프(Graph) 형태를 띱니다. 이러한 비정형 관계 데이터를 딥러닝으로 해석하기 위해 탄생한 것이 바로 그래프 신경망(GNN)입니다. Python 생태계에서 GNN을 구현할 때 가장 강력한 라이브러리는 단연 PyTorch Geometric (PyG)입니다. PyG는 그래프 데이터의 희소성(Sparsity)을 효율적으로 처리하며, 최신 GNN 논문의 핵심 알고리즘들을 직관적인 API로 제공합.. 2026. 4. 13. 이전 1 다음 728x90
