Weakly supervised graph neural network
A Weakly Supervised Graph Neural Network (WS-GNN) is a graph deep-learning approach that learns from graph-structured data — nodes, edges, and their attributes — when only noisy, partial, or indirectly obtained labels are available. By coupling GNN message passing with noise-robust training strategies, it extends graph learning to real-world settings where clean, fully annotated graphs are scarce or expensive to obtain.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
- 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). · URL
- 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
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
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.