부스트캠프 AI 10주차(Day-65) 회고록, DKT 대회 - (6) PyTorch Geometric Temporal - 1

November 22, 2022 less than 1 minute read

Day 65

KATRec 논문을 이어서 연구중에 참고할만한 코드가 있나 검색을 하다보니 PyTorch Geometric Temporal 라이브러리와 GC-LSTM을 발견했다.

GC-LSTM 처음엔 KATRec과 비슷한 구조로 이루어진 모델을 기대하고 모델 구조 파악을 위해 첨부된 GC-LSTM 논문을 읽어봤다.

기대한것과는 달랐지만 현재 진행중인 DKT에는 KATRec보다 Temporal graph를 활용하는 GC-LSTM이 더 잘 어울린다는 생각이 들었다.

T-GCN 이 논문의 아이디어로 변형시킨게 GC-LSTM인듯 하다.

T-GCN(Temporal graph) 기본적인 아이디어는 그래프가 시간에따라 변화하는 경우 시간마다의 그래프의 Adjacent Matrix 하나하나를 입력으로 하여 Sequntial한 데이터를 만들고 이를 바탕으로 학습하는 것이다.

이런 특징적인 grpah들과 모델들의 라이브러리가 PyTorch Geometric Temporal이고 이 라이브러리를 제대로 쓰기위해서 PyTorch Geometric의 Data 그리고 PyTorch Geometric Temporal의 Signal을 살펴봐야한다.

새로 발견한 GC-LSTM 모델을 소개했고, 강의에서 제시해줬던 KATRec에 비해 어떤 부분에서 더 좋은지에 대한 나의 직관을 소개했다.