Machine learningDeep learning / NLP / CV

רשת עצבית גרפית חצי-מפוקחת

רשת עצבית גרפית חצי-מפוקחת מאמנת GNN על גרף שבו רק חלק קטן מהצמתים נושאים תוויות, תוך שימוש בהעברת מסרים שכונתית להפצת מידע מצמתים מתויגים לצמתים לא מתויגים. הגישה, שהפכה פופולרית על ידי רשת הגרף הקונבולוציונית של קיפף וולינג משנת 2017, משיגה דיוק חזק בסיווג צמתים גם כאשר דוגמאות מתויגות נדירות.

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. International Conference on Learning Representations (ICLR 2017). link
  2. Zhou, D., Bousquet, O., Lal, T. N., Weston, J., & Scholkopf, B. (2004). Learning with Local and Global Consistency. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2004), 17. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Graph Neural Network (GNN with Label Propagation). ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/semi-supervised-graph-neural-network

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

ScholarGateSemi-supervised Graph Neural Network (Semi-supervised Graph Neural Network (GNN with Label Propagation)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/semi-supervised-graph-neural-network · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026