Grafneuralt netværk
Et grafneuralt netværk (GNN) er en deep learning-metode, populariseret af Kipf og Welling i 2017 med Graph Convolutional Network, der lærer af relationerne i netværks- (graf-) strukturer bestående af knuder og kanter. Det er designet til data, der naturligt er relationelle, såsom sociale netværk, molekylære strukturer og anbefalingssystemer.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Graph Neural Network (GNN). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- CNN-billedklassifikationDyb læring↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
- Support Vector Machine (Klassifikation)Maskinlæring↔ compare
- XGBoostMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →