코딩일기

문제. 오류 내용. tensorflow 버전이 다름 /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/dgl/backend/tensorflow/tensor.py in 17 if not os.getenv("USE_TFDLPACK", False): 18 if LooseVersion(tf.__version__) 19 raise RuntimeError("DGL requires tensorflow>=2.2.0 for the official DLPack support.") 20 21 def zerocopy_to_dlpack(data): RuntimeError: DGL requires tensorflow>=2.2.0 for the official DLPack support. Kaggle에서 dgl..

SoReg : Social Regularization 논문 짧은 리뷰 https://dennyzhou.github.io/papers/RSR.pdf 5.1. Model1: Average -based Regularization 첫 번째 모델인 Average based regularization은 유저가 친구들의 평균과 가까울거라는 가정에서출발합니다. 위 식에서 유저 I 의 친구 목록은 F+로 표현할 수 있습니다. 친구 목록에서 친구의 유저 벡터를 하나씩 더하고 평균 낸 결과를 대상 유저 벡터와 비교해 구한 오차를 사용합니다. 하지만 현실 세계에서 유저가 꼭 친구들의 평균이라고 단정하기 어렵습니다. 취향이 유사한 친구도 있을 수 있지만 아예 다른 친구도 있기 때문입니다. 따라서 현실에 더 가깝게 모델링하려면 ..

SoRec: Social Recommendataion using probilistic matrix factorization 리뷰 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/1458082.1458205?casa_token=r_PBboPCHBcAAAAA:zh1uQnvai_DfD5CvXnaD728LF8diLve6zzkbsV5SSEoX924EmTdrFZfAmJsvKvYD4KayDzrgC0RAYmU SoRec | Proceedings of the 17th ACM conference on Information and knowledge management ABSTRACT Data sparsity, scalability and prediction quality have been recognized ..

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

Studied CML 논문 : https://www.cs.cornell.edu/~ylongqi/paper/HsiehYCLBE17.pdf 0. Abstract Metric Learning은 데이터 간 관계를 잘 나타내도록 임베딩한 결과 사이 관계(거리)를 학습하는 알고리즘을 의미한다. 본 논문에서 우리는 metric learning과 collaborative filtering 간의 연관성에 대해서 연구하였고, 그 결과 Collaborative Metric Learning(CML)이 탄생했다. CML은 user의 선호도 (user-item) 뿐만 아니라 user-user, item-item 간의 유사도 역시 표현할 수 있는 metric space를 학습했다. CML은 기존 collaborative filte..

Studied TransE 한줄요약 : TransE 논문은 지식 그래프에서 가장 기반이 되는 Translation based model이며, 저차원의 벡터 공간에서 가볍고 성능이 좋은 모델을 제시했다는 의의가 존재한다. 0. Abstract TransE is an approach to modeling multi-relational data in which entities and relationships are represented as low-dimensional vectors, or embeddings. This approach allows for the efficient calculation of the similarity between entities, as well as the probabilit..

두 점 사이의 거리를 구할 때 유클리드 거리 공식을 사용할 수 있다. euclidean distance formula 여기서 square root 즉 루트를 취하지 않은 것이 제곱 유클리드 거리 square euclidean distance 이다. 거리 공식 설명 관련 사이트에서는 squared euclidean distance는 일반 유클리드 거리보다 클러스터링할 때 더 빠를 가능성이 있다고 설명했다. Jarvis-Patrick이나 K-Means 클러스터링은 어떤 유클리드 거리 공식을 쓰든간에 큰 차이가 없지만 hierarchical clustering 상하계층이 있는 clustering에서는 변화가 있을 수 있다고 시사했다. Reference : http://www.improvedoutcomes.co..

Error message dgl 관련 코드를 작성할 때 dgl 모듈을 사용하면서 에러가 날 수 있다. 에러 메시지가 많이 뜨는데 중간에 에러 메시지를 살펴보면 cpu gpu 문제임을 알 수 있다. gpu dgl은 따로 존재한다. 요약하면 dgl은 cpu버전과 gpu 버전이 따로 있기 때문에 라이브러리를 구별해서 설치해주어야 한다. 만약 cpu dgl을 사용할 예정이라면 pip install dgl pip install dgl을 하면 되고 gpu dgl을 사용할 예정이면 pip install dgl-cu110 pip install dgl-cu110 을 설치한다. 마지막 110은 cuda version에 따라 달라지는데 이는 nvidia-smi 명령어를 통해 확인할 수 있다. nvidia-smi 2022년 ..

TypeError: 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object is not callable Tensor object is not callable가 계속 떴었다. 원인은 tensor object를 두고 함수 ()를 요청했기 때문이다. 해결 () 제거 ()를 제거하니까 잘 되었다. tensor object인 변수에 ()를 무의식 중에 취하고 있는 것은 아닌지 살펴보자.

Introduction Deepwalk 등장 배경 그래프는 실생활에서 다양하게 사용되고 있습니다. 그 예로는 팔로우와 팔로워 관계를 나타내는 소셜 네트워크, 분자구조 그래프 등이 존재합니다. 연구자는 이런 그래프 데이터에서 network classification, content recommendation, anomaly detection, 등 같은 머신러닝 태스크를 적용해보고 싶어질 수 있습니다. 하지만 그래프 데이터를 그대로 기존 머신러닝과 딥러닝 분류 모델에 적용하기에는 한계가 존재하기 때문에 그래프를 더 낮은 차원으로 임베딩해주는 그래프 임베딩 방식이 발전해왔습니다. DeepWalk는 대표적인 graph embedding method입니다, Randomwalk라는 방법으로 그래프를 일련의 시퀀스 ..