그래프 전파 모형3 - 전파 최대화 문제(influence maximization)

1. viral marketing 소비자들로 하여금 상품에 대해 긍정적인 입소문을 내게하는 기법 효과적으로 상품 정보가 소비자들에게 알려질려면 소문의 시작점이 중요하다. 시작점에 따라 입소문이 전파되는 범위가 달라지기 때문이다.  2. importance of seed set SNS 인플루언서들이 높은 광고비를 받는 이유가 있다. 전파 모형에서 첫 시작점을 seed set이라고 부르는데 viral marketing에서는 이 시작점을 잘 선택해야 광고 효과를 극대화할 수 있다.   케이트 미들턴을 광고 모델로 선택했더니 판매량이 급증했다 선형 임계치 모형에서도 seed set의 중요성을 볼 수 있는데 처음에 u와 v를 선택했을 때 총 9명(7명 전파)이 A를 선택했다.    만약 위 모형에서 다음과 같이 ..

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• · 2024. 9. 2.
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군집을 찾는 알고리즘1 - Girvan-Newman algorithm

1. idea 군집을 찾는 대표적인 하향식 알고리즘으로 전체 그래프에서 시작하여 군집들이 서로 분리되도록 link를 순차적으로 제거함 서로 다른 군집을 연결하는 다리 역할을 하는 link를 먼저 제거해나가야 군집들이 분리 될 것이다.   2. betweenness centrality 그래프의 임의의 두 node의 최단 경로 위에 특정 link가 몇번이나 놓이는지 계산    link A-B는 양 옆 4개의 node중 하나를 선택하여 만든 최단 경로에 모두 존재해야하므로 4*4=16가지가 있다. 따라서 그림을 보면 직관적으로 betweenness centrality가 높은 link는 두 군집을 연결하는 다리 역할을 할 가능성이 높다.   3. algorithm 주어진 그래프에서 모든 link의 매개 중심성을..

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• · 2024. 9. 1.
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low rank approximation 개요 간단하게

1. terminology kernel, filter, matrix, tensor 전부 비슷하면서 약간 달라? kernel을 channel로 쌓으면 filter라고 부른다는데 딱히 찾아봐도 뭐가 없네 matrix가 2차원으로 원소를 모아놓은거면 tensor는 3차원 이상으로 원소를 모아놓은거 decomposition과 factorization은 사실상 동일해서 혼용해서 사용 그래서 tensor decomposition을 tensor factorization이라고 부르기도함 low rank approximation은 decomposition들을 전부 통틀어서 이르는 느낌이랄까   convolution layer를 decomposition하는 경우 convolution filter를 decomposition..

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• · 2024. 8. 31.
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Deep learning compiler란 무엇인가

1. motivation 모든 network는 기본적으로 graph로 나타낼 수 있다. C가 작성만 하면 컴퓨터가 이해하는 것이 아니고 compile 과정을 거쳐서 기계어로 최종 번역되어야 이해할 수 있다. network도 마찬가지로 그냥 GPU에서 돌아가는 것이 아니라 graph lowering 과정을 거쳐야 hardware에서 이해할 수 있다. 이러한 역할을 해주는 것이 deep learning compiler 지금까지 software측면에서 network만 주로 공부했지만 실제로 network가 CPU,GPU 같은 hardware 환경에서 돌아가기까지 생각보다 많은 일이 있다.    high level단의 pytorch 같은 것으로 만든 모델은 edge device인 edge TPU나 Jetson ..

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• · 2024. 8. 29.
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RGB 1 pixel, 흑백 n pixel modeling

1. Bernoulli distribution  coin flip, head and tail 확률변수 값이 0 또는 1로 나타나는 분포 X ~ Ber(p)라고 표시 베르누이 분포는 p라는 모수 하나만 있으면 표현이 가능하다.  P(X=1) = p라 하면 자동적으로 P(X=0) = 1-p이 결정되니까     2. Categorical distribution  m-sided dice Bernoulli distribution의 확장판 확률변수 값이 1,2,3,...,m중 하나를 가질 수 있는 분포 Y~ Cat(p1,p2,...,pm)으로 표시 이 분포를 표현하기 위해 필요한 parameter의 수는 m-1개이다.  왜냐하면 각 카테고리별로 확률을 부여하면    이렇게 쓸 수 있어 필요한 모수의 수가 m개같이 ..

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• · 2024. 8. 27.
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hardware-software codesign 개념

1. compression과 acceleration의 차이점 완전히 뜻이 달라보이는 두 단어는 보통 같이 따라다니는 단어라고??? compression같은 경우는 공간적으로 중요한 정보는 남기고 그렇지 않은 것은 제거하는 것으로 software level에서 하는 이야기 acceleration은 hardware level에서 시간적으로 속도 상승의 이야기  2. hardware의 성능이란 hardware는 보통 사람이 원하는 것을 수행해주는 도구의 역할을 함  사람이 무언가를 설계하여 software로 구현을 하면 compiler가 번역하여 그것을 hardware가 수행하여 output을 낸다  설계된 프로그램?에 사람이 input을 집어넣으면 algorithm에 의해 output이 나옴 사람이 이렇게 ..

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• · 2024. 8. 27.
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