Graph Implicit Neural Representations Using Spatial Graph Embeddings

공간적 그래프 임베딩을 활용한 그래프 암시적 신경 표현

  • Jinho Park (Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH) ;
  • Dongwoo Kim (Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH)
  • 박진호 (포항공과대학교 인공지능대학원) ;
  • 김동우 (포항공과대학교 인공지능대학원)
  • Published : 2024.01.17

Abstract

본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.

Keywords

References

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