Запис о доказима методе
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.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
Graph Neural Network (GNN)
Таксономски запис методе · 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
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Још увек нема курованих тврдњи
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.