« Réseau neuronal de graphes auto-attentif » : différence entre les versions
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Architecture de réseau de neurones pour l'apprentissage automatique à partir de données structurées en graphes, qui exploite des couches d'auto-attention masquées afin de remédier aux lacunes des méthodes antérieures basées sur les [[réseau convolutif|réseaux convolutifs]]. | |||
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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 neuronal 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 de graphes auto-attentif). | |||
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<!-- A Graph Attention Network (GAT) is a neural network architecture that operates on graph-structured data, leveraging masked self-attentional layers to address the shortcomings of prior methods based on graph convolutions or their approximations. By stacking layers in which nodes are able to attend over their neighborhoods’ features, a GAT enables (implicitly) specifying different weights to different nodes in a neighborhood, without requiring any kind of costly matrix operation (such as inversion) or depending on knowing the graph structure upfront. --> | <!-- A Graph Attention Network (GAT) is a neural network architecture that operates on graph-structured data, leveraging masked self-attentional layers to address the shortcomings of prior methods based on graph convolutions or their approximations. By stacking layers in which nodes are able to attend over their neighborhoods’ features, a GAT enables (implicitly) specifying different weights to different nodes in a neighborhood, without requiring any kind of costly matrix operation (such as inversion) or depending on knowing the graph structure upfront. --> | ||
==Sources== | |||
[https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b8024522fbe08fb2a482.pdf Source : MILA] | [https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b8024522fbe08fb2a482.pdf Source : MILA] | ||
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[https://paperswithcode.com/method/gat Source : paperswithcode] | [https://paperswithcode.com/method/gat Source : paperswithcode] | ||
[https://arxiv.org/abs/2207.10168 Source: arXiv ] | |||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:12
Définition
Architecture de réseau de neurones pour l'apprentissage automatique à partir de données structurées en graphes, qui exploite des couches d'auto-attention masquées afin de remédier aux lacunes des méthodes antérieures basées sur les réseaux convolutifs.
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 neuronal de graphes récurrent) et 3) l'utilisation d'un réseau auto-attentif (c.-à-d. réseau de graphes auto-attentif).
Français
réseau neuronal de graphes auto-attentif
réseau de graphes auto-attentif
RGAA
RNGAA
Anglais
graph attention network
GAT
graph attention neural network
GANN
graph transformer
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
