Multimodales Graph-Neuronales Netz
Ein multimodales Graph-Neuronales Netz (MM-GNN) kombiniert Daten aus mehreren Modalitäten – wie Text, Bilder und strukturierte Merkmale – in einer einheitlichen Graphstruktur und wendet graphenbasierte Nachrichtenweitergabe an, um gemeinsame Repräsentationen zu lernen. Es ermöglicht relationale Schlussfolgerungen über heterogene Datenquellen hinweg, die über das hinausgehen, was unimodale oder einfache Konkatenationsansätze erfassen können.
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Quellen
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Zhang, Z., Lin, H., & Zhao, X. (2020). Multimodal Graph Neural Network for Knowledge-Based Visual Question Answering. Information Processing & Management, 57(6), 102382. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Graph Neural Network (MM-GNN). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multimodal-graph-neural-network
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