Réseau neuronal à graphes — GCN / GAT / GraphSAGE
Un réseau neuronal à graphes (GNN) est une architecture d'apprentissage profond qui opère directement sur des données structurées en graphes en combinant les caractéristiques des nœuds avec des informations structurelles par passage itératif de messages de voisinage. Les trois variantes canoniques — le réseau neuronal convolutionnel à graphes (GCN) introduit par Kipf et Welling en 2017, le réseau neuronal à attention sur graphes (GAT) introduit par Veličković et al. en 2018, et GraphSAGE — diffèrent dans la manière dont ils agrègent les informations des voisins : le GCN applique une convolution spectrale sur l'ensemble de l'adjacence, le GAT pondère les voisins par des scores d'attention appris, et GraphSAGE échantillonne et agrège des voisinages locaux de manière inductive, permettant la généralisation à des nœuds non vus.
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Sources
- Kipf, T.N. & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR). DOI: 10.48550/arXiv.1609.02907 ↗
- Veličković, P., Cucurull, G., Casanova, A., Romero, A., Liò, P., & Bengio, Y. (2018). Graph Attention Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR). DOI: 10.48550/arXiv.1710.10903 ↗
- Hamilton, W.L. (2020). Graph Representation Learning. Morgan & Claypool. DOI: 10.1007/978-3-031-01588-5 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Graph Neural Network (GCN / GAT / GraphSAGE). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/network-analysis/graph-neural-network
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