এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
গ্রাফ কনভোল্যুশনাল নেটওয়ার্কস (জিসিএন)
মৌলিক জিএনএন আর্কিটেকচার যা প্রতিবেশীদের বৈশিষ্ট্যগুলি একত্রিত করে গ্রাফে কনভোল্যুশন অপারেশন প্রয়োগ করে।
গ্রাফ অ্যাটেনশন নেটওয়ার্কস (GAT)
GNN যা প্রতিবেশীদের বৈশিষ্ট্য একত্রিত করার সময় প্রতিটি প্রতিবেশীর প্রভাবকে ভিন্নভাবে ওজন করার জন্য মনোযোগ প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করে।
GraphSAGE
একটি আবেশী অ্যালগরিদম যা প্রতিবেশীদের বৈশিষ্ট্যগুলি নমুনা করে এবং সমষ্টি করে নোড এম্বেডিং তৈরি করে।
মেসেজ পাসিং নিউরাল নেটওয়ার্কস
একটি সাধারণ প্যারাডাইম যেখানে নোডগুলি তাদের লুকানো উপস্থাপনাগুলি আপডেট করার জন্য পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে বার্তা বিনিময় করে।
Heterogeneous Graph Neural Networks
বিভিন্ন ধরনের নোড এবং/অথবা বিভিন্ন সম্পর্ক সহ এজ সম্বলিত গ্রাফ প্রক্রিয়াকরণে বিশেষায়িত জিএনএন।
টেম্পোরাল গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কস
জিএনএন আর্কিটেকচার যা সময়ের সাথে বিবর্তিত গতিশীল গ্রাফের গঠন মডেল করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
Graph Autoencoders
Modèles GNN non supervisés apprenant des représentations compactes des graphes via reconstruction de la structure ou des attributs.
গ্রাফ জেনারেটিভ মডেল
প্রশিক্ষণ গ্রাফের বন্টন শিখে নতুন গ্রাফ কাঠামো তৈরি করতে সক্ষম জিএনএন।
স্থানিক বনাম বর্ণালী GNN
দুটি পরিপূরক পদ্ধতি: স্থানিক সরাসরি প্রতিবেশীদের উপর কনভোলিউশন সংজ্ঞায়িত করে, বর্ণালী ফুরিয়ার রূপান্তরের মাধ্যমে গ্রাফ তত্ত্ব ব্যবহার করে।
গ্রাফ ট্রান্সফরমার্স
জিএনএন এবং ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের মধ্যে সংকরীকরণ, যা বার্তা প্রসারণ এবং গ্লোবাল অ্যাটেনশন মেকানিজম একত্রিত করে।
Knowledge Graph Embedding
GNN কৌশল যা কাঠামোবদ্ধ জ্ঞান গ্রাফের জন্য ভেক্টর উপস্থাপনা শেখার উপর বিশেষায়িত।
Molecular Graph Neural Networks
GNN optimisés pour la prédiction de propriétés moléculaires et la découverte de médicaments en traitant les molécules comme des graphes.