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(명지대학교) (명지대학교)
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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
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657 - 659 (3page)

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초록· 키워드

GAT(Graph Attention Networks)는 특정 노드의 임베딩을 생성할 때 인접 노드의 중요도를 계산하고 메시지 전달 과정에서 가중치 값을 조절하여 정보를 효율적으로 집계한다. 그러나 심층 구조로 네트워크를 확장할 경우 점차 모델이 중요한 정보를 잃어버리게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 연구에서는 초기 잔류 연결과 재시작 확률을 포함한 랜덤 워크 기법을 GAT 모델에 통합하는 방식을 제안한다. 초기 잔류 연결은 ... 전체 초록 보기
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