« Réseau neuronal de graphes » : différence entre les versions
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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. [[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 de graphes récurrent) et 3) l'utilisation d'un réseau auto-attentif (c.-à-d. [[Graph_Attention_Network|réseau de graphes auto-attentif]]). | ||
Version du 28 février 2023 à 16:27
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
Source : Université IBN-KHALDOUN Tiaret
Source : Institut national de l'information géographique et forestière
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
