Polo-řízená grafová neuronová síť
Polo-řízená grafová neuronová síť (semi-supervised graph neural network) trénuje GNN na grafu, kde pouze malý zlomek uzlů nese popisky, a využívá procházení zpráv v sousedství k šíření informací z označených uzlů na neoznačené. Tento přístup, popularizovaný v roce 2017 sítí Graph Convolutional Network od Kipfa a Wellinga, dosahuje vysoké přesnosti klasifikace uzlů i při nedostatku označených příkladů.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Graph Neural Network (GNN with Label Propagation). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Grafová konvoluční síť (GCN)Hluboké učení↔ compare
- Grafová neuronová síťAnalýza sítí↔ compare
- Propagace popiskůStrojové učení↔ compare
- Semisupervisední učeníStrojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →