랜덤워크

[Stanford/CS224W] 3. node embeddings(2) : 노드 임베딩을 위한 랜덤 워크 접근 방식

스탠포드 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 지난 포스팅에서는 노드 임베딩이 어떤 과정을 거쳐 진행되는지 간단하게 알아봤습니다. 오늘은 노드 임베딩의 접근 방식 중 하나인 랜덤 워크(random walk)에 대해서 알아보겠습니다. 본격적인 설명에 앞서 몇가지 개념을 정의하고 가도록 하겠습니다. zu는 노드 u가 임베딩된 벡터입니다. P(v|zu)는 u노드로 부터 시작한 랜덤 워크가 v를 지나갈 확률을 뜻합니다. softmax 모델이 예측한 K벡터를 합이 1인 확률로 변환해줍니다. sigmoid S모양의 함수로 예측 값을 0~1사이의 값으로 변환시켜줍니다. Random Walk 랜덤워크는 시작점 u에서 무작위로 다음 노드를 선택하여 그래프를 돌아다닐 때, 특정 노드 v를 들릴 확률을 유사도로 두고 학습하는 방..