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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. [[Graph_Attention_Network|réseau de graphes auto-attentif]]).
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 neuronal de graphes récurrent]]) et 3) l'utilisation d'un réseau auto-attentif (c.-à-d. [réseau neuronal de graphes auto-attentif]).


== Français ==
== Français ==
''' réseau de graphes convolutif '''
''' réseau de graphes convolutif'''


''' réseau neuronal de graphes convolutif'''
''' réseau neuronal convolutif pour graphes '''


'' réseau convolutif pour graphes '''
''' réseau neuronal convolutif sur graphes '''
 
'' réseau convolutif sur graphes '''





Version du 7 mars 2023 à 15:38

Définition

Architecture de réseau de neurones convolutif pour l'apprentissage automatique à partir de données structurées en graphes.

Compléments

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 neuronal de graphes récurrent) et 3) l'utilisation d'un réseau auto-attentif (c.-à-d. [réseau neuronal de graphes auto-attentif]).

Français

réseau de graphes convolutif

réseau neuronal convolutif pour graphes

réseau neuronal convolutif sur graphes


RGC

RNGC

RCG


Anglais

graph convolutional network

graph convolutional neural network

GCN

GCNN

Source : ScienceDirect

Source : El Ouahidi et al.

Source : Xavier Bresson