ग्राफ़ कन्वेन्शनल नेटवर्क (GCN)
ग्राफ़ कन्वेन्शनल नेटवर्क (GCN) ग्राफ़-संरचित डेटा के लिए एक मूलभूत डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है, जिसे थॉमस एन. किपफ़ और मैक्स वेलिंग ने ICLR 2017 में प्रस्तुत किया था। यह पहले-क्रम के स्पेक्ट्रल सन्निकटन के माध्यम से अनियमित ग्राफ़ डोमेन में कन्वेन्शन ऑपरेशन का विस्तार करता है, जिससे प्रत्येक नोड अपने पड़ोसियों से फ़ीचर जानकारी एकत्र कर पाता है। यह मॉडल सेमी-सुपरवाइज्ड नोड वर्गीकरण के लिए मानक बेसलाइन बन गया और इसने आधुनिक ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क अनुसंधान एजेंडा को प्रेरित किया।
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स्रोत
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. Proceedings of the 5th International Conference on Learning Representations (ICLR 2017), Toulon, France. link ↗
- Hamilton, W. L. (2020). Graph Representation Learning. Morgan & Claypool (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning). ISBN: 978-1-68173-963-2
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ScholarGate. (2026, June 3). Graph Convolutional Network (Spectral GCN for Semi-Supervised Node Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/graph-convolutional-network
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