कमज़ोर पर्यवेक्षित ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क
एक कमज़ोर पर्यवेक्षित ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क (WS-GNN) एक ग्राफ़ डीप-लर्निंग दृष्टिकोण है जो ग्राफ़-संरचित डेटा - नोड्स, किनारों और उनके गुणों - से सीखता है जब केवल शोरगुल वाले, आंशिक या अप्रत्यक्ष रूप से प्राप्त लेबल उपलब्ध होते हैं। GNN संदेश पासिंग को शोर-सहिष्णु प्रशिक्षण रणनीतियों के साथ जोड़कर, यह ग्राफ़ लर्निंग को वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स तक विस्तारित करता है जहाँ स्वच्छ, पूरी तरह से एनोटेट किए गए ग्राफ़ दुर्लभ या प्राप्त करने में महंगे होते हैं।
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स्रोत
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-supervised classification with graph convolutional networks. In Proceedings of the 5th International Conference on Learning Representations (ICLR 2017). link ↗
- Zhou, J., Cui, G., Hu, S., Zhang, Z., Yang, C., Liu, Z., Wang, L., Li, C., & Sun, M. (2020). Graph neural networks: A review of methods and applications. AI Open, 1, 57–81. DOI: 10.1016/j.aiopen.2021.01.001 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Graph Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-graph-neural-network
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