Un réseau de neurones Graph est une classe de réseaux de neurones artificiels pour le traitement de données pouvant être représentées sous forme de graphes.
Dans le sujet plus général du "Geometric Deep Learning", certaines architectures de réseaux de neurones existantes peuvent être interprétées comme des GNN fonctionnant sur des graphes convenablement définis.
Les réseaux de neurones convolutifs dans le contexte de la vision par ordinateur peuvent être vus comme un GNN appliqué à des graphes structurés en grilles de pixels.
Les transformateurs dans le contexte du traitement du langage naturel peuvent être vus comme des GNN appliqués à des graphes complets dont les nœuds sont des mots dans une phrase.
L'élément clé de la conception des GNN est l'utilisation du passage de messages par paires de sorte que les nœuds de graphe mettent à jour de manière itérative leurs représentations en échangeant des informations avec leurs voisins.
Implémentation et expérimentations de réseaux de neurones graphiques, comme gcn, graphsage et gat.
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