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NTIS 바로가기주관연구기관 | 포항공과대학교 Pohang University of Science and Technology |
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연구책임자 | 김동우 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100018707 |
과제고유번호 | 1711118086 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-03-05 |
키워드 | 기계학습.인공신경망.그래프 합성곱 신경망.비정형 데이터 분석.Machine Learning.Artificial Neural Network.Graph Convolutional Network.Irregular Data Analysis. |
□ 연구개요
본 연구는 최근 제안되고 있는 비정형 데이터를 위한 학습 모형들의 통합 이론을 개발을 목표로 하며, 이를 통해 다양한 형태의 데이터 예측 및 생성을 위한 딥러닝 모형이 개발될 수 있는 토대를 다지는 것을 목표로 한다. 최근 그래프와 같은 비정형 데이터를 다루기 위한 다양한 방법론들이 제안되고 있으며 대표적으로 그래프 합성곱 네트워크 분석 기법이 있다. 그래프 합성곱 신경망(graph neural networks)은 크게 두가지 방법론으로 나뉘어지고 있으며 현재까지 두 방법론의 공통점과 차이점에 대한 이해가 부족한
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