ग्राफ न्यूरल नेटवर्क — GCN / GAT / GraphSAGE
एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) एक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है जो नोड सुविधाओं को संरचनात्मक जानकारी के साथ पुनरावृत्तीय पड़ोस संदेश पासिंग के माध्यम से जोड़कर सीधे ग्राफ-संरचित डेटा पर संचालित होता है। तीन मुख्य प्रकार — 2017 में किपफ और वेलिंग द्वारा पेश किया गया ग्राफ कन्वेन्शनल नेटवर्क (GCN), 2018 में वेलिचकोविच एट अल. द्वारा पेश किया गया ग्राफ अटेंशन नेटवर्क (GAT), और GraphSAGE — इस बात में भिन्न हैं कि वे पड़ोसी जानकारी को कैसे एकत्रित करते हैं: GCN पूर्ण आसन्नता पर एक स्पेक्ट्रल कन्वेन्शन लागू करता है, GAT सीखे गए ध्यान स्कोर द्वारा पड़ोसियों को भारित करता है, और GraphSAGE प्रेरणिक रूप से स्थानीय पड़ोस का नमूना लेता है और एकत्रित करता है, जिससे अनदेखे नोड्स तक सामान्यीकरण सक्षम होता 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). DOI: 10.48550/arXiv.1609.02907 ↗
- Veličković, P., Cucurull, G., Casanova, A., Romero, A., Liò, P., & Bengio, Y. (2018). Graph Attention Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR). DOI: 10.48550/arXiv.1710.10903 ↗
- Hamilton, W.L. (2020). Graph Representation Learning. Morgan & Claypool. DOI: 10.1007/978-3-031-01588-5 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Graph Neural Network (GCN / GAT / GraphSAGE). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/network-analysis/graph-neural-network
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