GCN (Graph Convolution Network)

구조

• 노드 피쳐 메트릭스
• 인접행렬
  • 노드피쳐 메트릭스 , filter weights, 인접행렬을 곱하면 message passing 이 된다.
• Inception
  • message passing을 몇 번 반복하느냐에 따라 receptive field의 크기를 조절할 수 있다.
• Readout Layer
  • 그래프의 노드 순서와 상관없이 학습되도록 하는 방법 중 하나
  • MLP로 연결해버림
• skip connection
  • resNet 처럼 연결하면 된다
  • gated skip connection을 적용할수도 있다. (두 입력을 어느정도의 비율로 적용할지 비율을 계산하여 반영하는 방법)
• Attention
  • 인접 노드들의 정보를 합칠때 Attention 기법을 이용하여 weighted sum 형태로 구현 가능하다