Machine learningDeep learning / NLP / CV
다중 양식 그래프 신경망
다중 양식 그래프 신경망(Multimodal Graph Neural Network, MM-GNN)은 텍스트, 이미지, 구조화된 특징 등 여러 양식의 데이터를 통합된 그래프 구조로 결합하고 그래프 기반 메시지 전달을 적용하여 공동 표현(joint representation)을 학습합니다. 이는 단일 양식 또는 단순 연결 접근 방식으로는 포착할 수 없는 이종 데이터 소스 간의 관계 추론을 가능하게 합니다.
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출처
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Zhang, Z., Lin, H., & Zhao, X. (2020). Multimodal Graph Neural Network for Knowledge-Based Visual Question Answering. Information Processing & Management, 57(6), 102382. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Graph Neural Network (MM-GNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/multimodal-graph-neural-network
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