شبکه عصبی گراف
بسیاری از انواع دادهها، جداول مسطح از ردیفهای مستقل نیستند، بلکه شبکههایی از موجودیتهای متصل هستند: افرادی که توسط دوستیها به هم مرتبط شدهاند، اتمهایی که توسط پیوندها به هم متصل شدهاند، اقلامی که بر اساس خرید همزمانشان به هم مرتبط شدهاند. یک GNN این اتصال را جدی میگیرد. به جای نگاه کردن به هر گره به صورت مجزا، به هر گره اجازه میدهد تا به همسایگان خود گوش دهد و نمایش خود را بر اساس آنچه در اطرافش است بهروز کند، بنابراین ساختار خود گراف بخشی از آنچه مدل یاد میگیرد میشود.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 1). Graph Neural Network (GNN). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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.
- طبقهبندی تصویر با شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)یادگیری عمیق↔ compare
- جنگل تصادفییادگیری ماشین↔ compare
- ماشین بردار پشتیبان (طبقهبندی)یادگیری ماشین↔ compare
- XGBoostیادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →