Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Graph Neural Network (GNN)
Architecture de réseau de neurones conçue pour traiter des données structurées sous forme de graphes en utilisant des opérations de propagation sur les nœuds et les arêtes. Les GNNs apprennent des représentations vectorielles des nœuds en agrégeant les informations de leur voisinage local.
Graph Convolutional Network (GCN)
Variante spécifique de GNN qui étend l'opération de convolution aux données de graphe en utilisant la matrice d'adjacence pour agréger les caractéristiques des voisins directs. Les GCNs effectuent des transformations linéaires suivies d'activations non linéaires sur chaque couche de propagation.
Adjacency Matrix
Représentation matricielle carrée d'un graphe où chaque élément indique la présence ou l'absence d'une arête entre deux nœuds. La matrice d'adjacence est fondamentale pour les opérations algébriques dans les algorithmes d'apprentissage sur graphes.
Smoothness Assumption
Hypothèse fondamentale en apprentissage semi-supervisé stipulant que des points proches dans l'espace de représentation ou connectés dans le graphe partagent des étiquettes similaires. Cette hypothèse justifie l'utilisation de la structure du graphe pour propager les étiquettes entre échantillons voisins.