« Réseau neuronal de graphes » : différence entre les versions
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[http://dspace.univ-tiaret.dz/bitstream/123456789/5705/1/TH.M.INF.FR.2022.18.pdf Source : Université Ibn Khaldoun de Tiaret] | |||
[https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=categ_see&id=34088 Source : Institut national de l'information géographique et forestière ] | [https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=categ_see&id=34088 Source : Institut national de l'information géographique et forestière ] | ||
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[https://distill.pub/2021/gnn-intro/ Source : Distill ] | [https://distill.pub/2021/gnn-intro/ Source : Distill ] | ||
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Dernière version du 29 août 2024 à 18:26
Définition
Architecture de réseau de neurones pour l'apprentissage automatique à partir de données structurées en graphes.
Compléments
Terme à proscrire : réseau de neurones graphique
On recense 3 approches à l'apprentissage automatique à partir de graphes : 1) l'utilisation d'un réseau convolutif (c.-à-d. réseau de graphes convolutif), 2) l'utilisation d'un réseau récurrent (c.-à-d. réseau de graphes récurrent) et 3) l'utilisation d'un réseau auto-attentif (c.-à-d. réseau de graphes auto-attentif).
Français
réseau de graphes
réseau neuronal de graphes
RNG
Anglais
graph network
graph neural network
GNN
Sources
Source : Rahmani Fatima Zohra, Université Ibn Khaldoun de Tiaret
Source : Institut national de l'information géographique et forestière
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
