AI 2026.04.28 · 12 min
Advanced Gnn Deep Dive · 1
그래프를 행렬로 보는 순간 GNN이 보인다
Adjacency matrix의 정의부터 Graph Fourier Transform과 PageRank의 연결까지, GNN의 모든 연산이 공유하는 수학적 토대를 추적한다.
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총 7개의 글
AI 2026.04.28 · 11 min
Advanced Gnn Deep Dive · 2
GCN은 어디서 왔는가 — Spectral 이론에서 한 줄 식까지
Bruna의 spectral convolution 정의부터 ChebNet의 polynomial 근사, GCN 유도의 4단계 단순화, 그리고 spectral-spatial 동치까지 하나의 설계 철학을 추적한다.
AI 2026.04.28 · 9 min
Advanced Gnn Deep Dive · 3
GNN 아키텍처들은 같은 문법으로 쓰여 있다
MPNN 프레임워크가 GCN·GraphSAGE·GAT·GIN을 하나의 방정식으로 통일하는 과정부터 Aggregator 선택이 표현력을 결정하는 이유까지, 메시지 패싱의 설계 철학을 추적한다.
AI 2026.04.28 · 12 min
Advanced Gnn Deep Dive · 4
GNN은 어디까지 그래프를 구분할 수 있는가
1-WL 색 정제부터 GIN의 최적성 증명, k-WL 위계, 위치 인코딩까지 — GNN 표현력의 이론적 천장과 그 우회 전략을 추적한다.
AI 2026.04.28 · 10 min
Advanced Gnn Deep Dive · 5
GNN은 왜 깊이 쌓을수록 나빠지는가
GCN의 over-smoothing이 수학적 필연인 이유부터 APPNP의 closed-form 해결까지, 노드 표현이 붕괴하는 메커니즘을 스펙트럼 관점에서 추적한다.
AI 2026.04.28 · 12 min
Advanced Graphical Models Deep Dive · 7
Graphical Model 학습은 왜 이렇게 어려운가
BN의 count-based MLE부터 MRF의 partition function 문제, EM의 ELBO 보장, Structure Learning의 NP-hardness, 그리고 GNN·Transformer까지 — classical PGM 학습의 통일된 수학적 계보를 추적한다.
AI 2026.04.28 · 13 min
Advanced Gnn Deep Dive · 7
GNN은 어디까지 확장될 수 있는가
Graph Transformer의 구조적 encoding부터 E(3) equivariance, LLM과의 융합까지, GNN 고급 이론의 핵심 흐름을 추적한다.