Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Графовые сверточные сети (GCN)
Фундаментальная архитектура GNN, применяющая операции свертки на графах путем агрегирования характеристик прямых соседей.
Графовые сети внимания (GAT)
GNN, интегрирующие механизмы внимания для разной оценки влияния каждого соседа при агрегации признаков.
GraphSAGE
Индуктивный алгоритм агрегации, который выбирает и агрегирует признаки соседей для создания вложений узлов.
Нейронные сети с передачей сообщений
Общий парадигма, в которой узлы итеративно обмениваются сообщениями для обновления своих скрытых представлений.
Гетерогенные графовые нейронные сети
Специализированные GNN для обработки графов, содержащих несколько типов узлов и/или рёбер с различными отношениями.
Временные графовые нейронные сети
Архитектуры GNN, разработанные для моделирования динамических графов, структура которых изменяется с течением времени.
Графовые автоэнкодеры
Модели GNN без учителя, обучающиеся компактным представлениям графов посредством реконструкции структуры или атрибутов.
Генеративные графовые модели
GNN, способные генерировать новые структуры графов, обучаясь на распределении обучающих графов.
Spatial vs Spectral GNNs
Deux approches complémentaires : spatial définit la convolution directement sur les voisins, spectral utilise la théorie des graphes via transformée de Fourier.
Графовые трансформеры
Гибридизация архитектур GNN и трансформеров, сочетающая распространение сообщений и механизмы глобального внимания.
Встраивание графа знаний
Специализированные GNN-техники для обучения векторным представлениям структурированных графов знаний.
Молекулярные графовые нейронные сети
GNN, оптимизированные для предсказания молекулярных свойств и открытия лекарств путем рассмотрения молекул как графов.