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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
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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