« Réseau neuronal de graphes auto-attentif » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Architectures de réseaux de neurones qui fonctionnent sur des données structurées en graphes, tirant parti des couches d'auto-attention masquées pour remédier aux lacunes des méthodes antérieures basées sur les convolutions de graphes ou leur approximations.
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 convolutif|réseaux convolutifs]].
 


== Français ==
== Français ==
''' réseau de graphes auto-attentif '''
''' réseau de graphes auto-attentif '''


''' réseau neuronal de graphes auto-attentif '''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' graph attention network'''
''' graph attention network'''
''' graph attention neural network'''


''' GAT '''
''' GAT '''

Version du 28 février 2023 à 16:02

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.


Français

réseau de graphes auto-attentif

réseau neuronal de graphes auto-attentif

Anglais

graph attention network

graph attention neural network

GAT


Source : MILA

Source : paperswithcode