지금은마라톤중

RiemannGFM: Learning a Graph Foundation Model from Riemannian Geometry 0. Abstract파운데이션 모델은 다른 데이터에서 사전 학습된 단일 모델로 크로스 도메인 전이성을 제공하며 인공지능의 새 시대를 예고했습니다. 그래프 신경망은 비유클리디안 구조를 최적화하며 그래프 데이터 학습을 가속했지만, 일반화 능력이 부족했습니다. 그러므로, 그래프 파운데이션 모델에 대한 주목이 커지고 많은 노력으로 거대언어모델을 활용하도록 했습니다. 반면에, 기존 연구는 text-attributed graphs에 주로 집중했으나, 실제 그래프의 더 넓은 범위는 텍스트 정보만을 포함하지 않았습니다. LLM을 만든 연속적인 그래프 설명은 그래프의 고유한 특성인 구조적 복잡..