Polu-nadgledana grafička neuronska mreža
Polu-nadgledana grafička neuronska mreža (GNN) trenira se na grafu gdje samo mali dio čvorova nosi oznake, koristeći prolaz poruka susjedstva za širenje informacija iz označenih čvorova na neoznačene. Pristup, populariziran od strane Kipfa i Wellinga 2017. godine u radu o grafičkim konvolucijskim mrežama, postiže snažnu točnost klasifikacije čvorova čak i kada su označeni primjeri oskudni.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR 2017). link ↗
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Graph Neural Network (GNN with Label Propagation). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Grafovni konvolucijski mreža (GCN)Duboko učenje↔ compare
- Grafovska neuronska mrežaAnaliza mreža↔ compare
- Propagacija oznakaStrojno učenje↔ compare
- Polunadzorirano učenjeStrojno učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →