Machine learning

רשת עצבית גרפית

רשת עצבית גרפית (GNN) היא שיטת למידה עמוקה, שזכתה לפופולריות על ידי קיפף וולינג בשנת 2017 עם רשת קונבולוציה גרפית, הלומדת מהקשרים במבני רשת (גרף) המורכבים מצמתים וקשתות. היא מיועדת לנתונים שהם מטבעם יחסיים, כגון רשתות חברתיות, מבנים מולקולריים ומערכות המלצה.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Kipf, T.N. & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. ICLR. link
  2. Veličković, P. et al. (2018). Graph Attention Networks. ICLR. link
  3. Hamilton, W.L. (2020). Graph Representation Learning. Morgan & Claypool. DOI: 10.1007/978-3-031-01588-5

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Graph Neural Network (GNN). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateGraph Neural Network (Graph Neural Network (GNN)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/gnn · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026