手法証拠記録
Graph Neural Network
A Graph Neural Network (GNN) is a deep learning method, popularised by Kipf and Welling in 2017 with the Graph Convolutional Network, that learns from the relationships in network (graph) structures made of nodes and edges. It is designed for data that is naturally relational, such as social networks, molecular structures, and recommendation systems.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Graph Neural Network (GNN)
分類的手法記録 · ml-model / deep-learning
- Kipf, T.N. & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. ICLR. · URL
- Veličković, P. et al. (2018). Graph Attention Networks. ICLR. · URL
- Hamilton, W.L. (2020). Graph Representation Learning. Morgan & Claypool. · DOI 10.1007/978-3-031-01588-5
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
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関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。