« Réseau neuronal de graphes » : différence entre les versions
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Architecture de réseau de neurones pour l'apprentissage automatique à partir de données structurées en graphes. | Architecture de [[réseau de neurones artificiels|réseau de neurones]] pour l'[[apprentissage automatique]] à partir de données structurées en [[graphe|graphes]]. | ||
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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. [[Graph_Attention_Network|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]]). | ||
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''' RNG ''' | ''' RNG ''' | ||
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''' graph network''' | ''' graph network''' | ||
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Dernière version du 13 janvier 2025 à 15:47
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 neuronal de graphes
réseau de graphes
RNG
Anglais
graph neural network
graph network
GNN
Sources
Source : Rahmani Fatima Zohra, Université Ibn Khaldoun de Tiaret
Source : Institut national de l'information géographique et forestière
Contributeurs: Arianne , Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
