분류표시 없어도 가능한 그래프 신경망 학습법 개발 / YTN 사이언스
국내 연구진이 데이터의 분류 표시가 없는 상황에서도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 모델 훈련법을 개발했습니다 KAIST 박찬영 교수팀은 그래프 데이터의 내재적인 관계를 잘 학습하기 위해 데이터 증강 기법에서 변함없는 관계를 학습하는 새로운 인공지능 학습법 '관계 보존 학습'을 개발했다고 밝혔습니다 연구팀은 개발한 학습법을 그래프 데이터 분석에 적용한 결과, 정점 분류 문제에서는 예측 정확도를 최대 3% 향상했으며, 간선 예측 문제에서는 6%의 성능 향상을 확인했습니다 YTN 사이언스 양훼영 (hwe@ytn co kr) #그래프신경망 #그래프신경망모델 #관계보존학습 [YTN 사이언스 기사원문] [프로그램 제작 문의] legbiz@ytn co kr
