« Réseau neuronal de graphes convolutif » : 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 neuronal de graphes récurrent]]) et 3) l'utilisation d'un réseau auto-attentif (c.-à-d. [réseau neuronal 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 neuronal de graphes récurrent]]) et 3) l'utilisation d'un réseau auto-attentif (c.-à-d. [[réseau neuronal de graphes auto-attentif]]). | ||
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Version du 7 mars 2023 à 16:43
Définition
Architecture de réseau de neurones convolutif 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 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 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
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
