Multimodal Graph Neural Network (MM-GNN)
कल्पना कीजिए कि जानकारी का प्रत्येक टुकड़ा - एक वाक्य, एक इमेज पैच, एक उपयोगकर्ता विशेषता - एक नेटवर्क में एक नोड है। किनारे सार्थक संबंधों को एन्कोड करते हैं: एक कैप्शन अपनी इमेज से जुड़ा होता है, एक उत्पाद अपनी श्रेणी से, एक रोगी रिकॉर्ड एक लैब परिणाम से। एक मल्टीमॉडल GNN इन किनारों के साथ संदेश पास करता है, जिससे प्रत्येक नोड विभिन्न मोडैलिटीज़ में अपने पड़ोसियों से संदर्भ अवशोषित कर पाता है। इसका परिणाम एक समृद्ध संयुक्त एम्बेडिंग है जो विदइन-मोडैलिटी संरचना और क्रॉस-मोडैलिटी निर्भरताओं दोनों को कैप्चर करता है - कुछ ऐसा जो फ़ीचर वैक्टर के फ्लैट संयोजन से प्राप्त नहीं किया जा सकता है।
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स्रोत
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Zhang, Z., Lin, H., & Zhao, X. (2020). Multimodal Graph Neural Network for Knowledge-Based Visual Question Answering. Information Processing & Management, 57(6), 102382. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Graph Neural Network (MM-GNN). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/multimodal-graph-neural-network
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