AI 词汇表
人工智能完整词典
图生成模型
一种神经网络架构，旨在学习图的底层分布，并生成与训练数据具有相似属性的新图结构。
GraphVAE
一种适用于图的变分自编码器，使用连续潜在空间来学习图结构上的概率分布，并允许对新图进行采样。
GraphGAN
一种应用于图的生成对抗网络，其中生成器创建图结构，判别器根据真实图评估其真实性。
GraphRNN
一种使用循环神经网络逐节点生成图的序列生成模型，通过建模边添加序列的分布来实现。
分子图生成
图生成模型的一种专门应用，用于创建具有所需化学性质的有效新分子结构。
图自回归模型
一种生成方法，将图的联合概率分解为条件概率的乘积，从而顺序地生成节点和边。
基于流的图模型
一种使用双射变换在图空间和简单潜在空间之间进行映射的生成模型，允许精确生成和密度估计。
图扩散模型
一种生成模型，逐步向训练图添加噪声，然后学习逆转此过程以生成新的图结构。
Graph Normalizing Flows
Séries de transformations invertibles sur les graphes permettant une modélisation exacte de la distribution et un échantillonnage efficace de nouveaux graphes.
Graph-based VAE
Variational Autoencoder spécifiquement conçu pour gérer la nature permutation-invariante des graphes et leur structure topologique complexe.
Graph Convolutional Networks for Generation
Utilisation de GNNs comme encodeurs ou décodeurs dans les modèles génératifs pour capturer les dépendances structurelles lors de la génération de graphes.
Graph Attention Networks for Generation
Mécanisme d'attention adapté aux graphes pour pondérer sélectivement l'influence des différentes parties du graphe lors du processus génératif.
Graph Transformers for Generation
Architecture transformer modifiée pour traiter les structures de graphes en incorporant des biais structuraux et des mécanismes d'attention graphe-spécifiques.
Graph Reinforcement Learning for Generation
Approche traitant la génération de graphes comme un processus de décision séquentiel où un agent apprend à construire des graphes optimaux par essais et récompenses.
Graph Energy-based Models
Modèles génératifs définissant une fonction d'énergie sur les graphes où les graphes de faible énergie sont plus probables, utilisant l'échantillonnage de type MCMC.
Graph Implicit Models
Modèles génératifs définissant implicitement la distribution des graphes sans forme explicite, utilisant des techniques comme GANs ou les modèles basés sur le score.
Graph Neural ODEs
Équations différentielles ordinaires appliquées aux graphes pour modéliser des dynamiques continues dans l'espace latent et générer des graphes par résolution numérique.
Graph Variational Inference
Technique d'inférence approximative adaptée aux graphes pour estimer les distributions postérieures dans les modèles génératifs probabilistes de graphes.
Graph Latent Space Models
Représentation des graphes dans un espace latent de faible dimension où les distances et relations géométriques encodent la structure topologique du graphe original.
Graph Sequential Generation
Paradigme génératif construisant les graphes étape par étape, typiquement en ajoutant séquentiellement des nœuds et leurs connexions selon une politique apprise.