আধা-পর্যবেক্ষিত গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক
একটি আধা-পর্যবেক্ষিত গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক (GNN) এমন একটি গ্রাফে প্রশিক্ষণ লাভ করে যেখানে অল্প সংখ্যক নোডের লেবেল থাকে, এবং এটি প্রতিবেশী নোড থেকে তথ্য লেবেলযুক্ত নোডগুলিতে ছড়িয়ে দেওয়ার জন্য মেসেজ-পাসিং ব্যবহার করে। কিপফ এবং ওয়েলিং-এর ২০১৭ সালের গ্রাফ কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্ক দ্বারা জনপ্রিয় হওয়া এই পদ্ধতিটি, লেবেলযুক্ত উদাহরণ বিরল হলেও নোড-শ্রেণীবিভাগের ক্ষেত্রে শক্তিশালী নির্ভুলতা অর্জন করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Graph Neural Network (GNN with Label Propagation). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- গ্রাফ কনভোল্যুশনাল নেটওয়ার্ক (GCN)গভীর শিখন↔ compare
- গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কনেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ↔ compare
- লেবেল প্রোপাগেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
- আধা-তত্ত্বাবধানাধীন শিখন (Semi-supervised Learning)যন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →