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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 neuronal 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 neuronal de graphes auto-attentif]]).


== Français ==
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''' réseau neuronal de graphes récurrent'''
''' réseau de graphes récurrent '''
''' réseau de graphes récurrent '''
''' réseau neuronal de graphes récurrent'''


''' RGR '''
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''' GRNN '''
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==Sources==


[https://gnn.seas.upenn.edu/lecture-11/  Source : University Of Pennsylvania, School Of Engineering And Applied Science]
[https://gnn.seas.upenn.edu/lecture-11/  Source : University Of Pennsylvania, School Of Engineering And Applied Science]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:12

Définition

Architecture de réseau de neurones récurrent 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 neuronal 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 neuronal de graphes auto-attentif).

Français

réseau neuronal de graphes récurrent

réseau de graphes récurrent

RGR

RNGR


Anglais

graph recurrent network

graph recurrent neural network

GRN

GRNN

Sources

Source : University Of Pennsylvania, School Of Engineering And Applied Science

Source : Geekflare

Contributeurs: Patrick Drouin, wiki