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NTIS 바로가기그래프 신경망은 다양한 그래프 구조 데이터에서 촉망되는 결과를 보이지만, 약한 일반화 능력으로 한계를 가진다. 데이터 증강법은 여러 분야에서 모델의 일반화 능력을 향상 시켜주는 방법이다. 하지만, 데이터 공간의 비유클리디안 특성과 데이터 샘플 간의 의존성으로 인해 그래프 위에서 효과적인 데이터 증강법을 정의하기는 어렵다. 본 논문은 두 가지 새로운 방법론, 그래프 신경망을 위한 메트로폴리스-헤이스팅스 데이터 증강법과 일관성 ...
저자 | 박현진 |
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학위수여기관 | Graduate School, Korea University |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 컴퓨터학과(정보대학) |
지도교수 | 김현우 |
발행연도 | 2022 |
총페이지 | 44장 |
키워드 | 그래프 신경망 |
언어 | eng |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16087177&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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