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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 neuronal de graphes récurrent]]) et 3) l'utilisation d'un réseau auto-attentif (c.-à-d. [réseau neuronal de graphes auto-attentif]).
On recense trois approches pour 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 neuronal de graphes convolutif'''
''' réseau de graphes convolutif'''
''' réseau de graphes convolutif'''


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''' GCNN '''
''' GCNN '''


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==Sources==


[https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/graph-convolutional-network Source : ScienceDirect]
[https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/graph-convolutional-network Source : ScienceDirect]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:09

Définition

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

Compléments

On recense trois approches pour 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 neuronal de graphes convolutif

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

Sources

Source : ScienceDirect

Source : El Ouahidi et al.

Source : Xavier Bresson

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Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki