AI Project

AI Project

2026-01-20

지식 그래프 기반 노드 분류: GCN을 활용한 NELL 데이터셋 분석

NELL 지식 그래프 데이터셋에서 GCN(Graph Convolutional Network)을 활용하여 노드 분류를 수행했다. PyTorch Geometric으로 모델을 구현하고, 65,755개 노드와 186개 클래스에 대해 97.86%의 테스트 정확도를 달성했다.

AI Project

2026-01-20

분산 환경에서의 연합 학습: FedProx와 SCAFFOLD 알고리즘 비교

Non-IID 데이터 환경에서 FedProx와 SCAFFOLD 연합 학습 알고리즘의 성능을 비교 분석했다. AG News 텍스트 분류 데이터셋과 GRU 모델을 사용하여 실험을 수행하고, 각 알고리즘의 수렴 특성을 분석했다.

AI Project

2026-01-18

심층 강화학습 알고리즘 구현: DQN, Double DQN, PER 비교 분석

DQN, Double DQN, PER 세 가지 강화학습 알고리즘을 CartPole, Acrobot, MountainCar 환경에서 비교 실험하고 각 알고리즘의 특성과 한계를 분석한다.