Полу-наблюдавана невронна мрежа върху граф
Полу-наблюдавана невронна мрежа върху граф (semi-supervised graph neural network) обучава GNN върху граф, където само малка част от възлите носят етикети, като използва предаване на съобщения между съседи за разпространение на информация от маркирани възли към немаркирани. Подходът, популяризиран от Kipf и Welling през 2017 г. с тяхната Graph Convolutional Network, постига висока точност при класификация на възли дори при недостиг на маркирани примери.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR 2017). link ↗
- Zhou, D., Bousquet, O., Lal, T. N., Weston, J., & Scholkopf, B. (2004). Learning with Local and Global Consistency. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2004), 17. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Graph Neural Network (GNN with Label Propagation). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/semi-supervised-graph-neural-network
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.
- Графови конволюционни мрежи (GCN)Дълбоко обучение↔ compare
- Графови невронни мрежиМрежови анализ↔ compare
- Label PropagationМашинно обучение↔ compare
- Полу-наблюдавано обучениеМашинно обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →