Machine learning
الشبكات العصبية البيانية (GNNs)
الشبكة العصبية البيانية (GNN) هي طريقة تعلم عميق، اشتهرت بواسطة كيبف وويلينغ في عام 2017 مع شبكة الالتفاف البياني (Graph Convolutional Network)، تتعلم من العلاقات في هياكل الشبكات (البيانات البيانية) المكونة من عقد وحواف. وهي مصممة للبيانات ذات الطبيعة العلائقية بطبيعتها، مثل الشبكات الاجتماعية، والهياكل الجزيئية، وأنظمة التوصية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Kipf, T.N. & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. ICLR. link ↗
- Veličković, P. et al. (2018). Graph Attention Networks. ICLR. link ↗
- Hamilton, W.L. (2020). Graph Representation Learning. Morgan & Claypool. DOI: 10.1007/978-3-031-01588-5 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Graph Neural Network (GNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/gnn
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تصنيف الصور باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)التعلم العميق↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- آلة المتجهات الداعمة (التصنيف)تعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare