Architectures de réseaux neuraux graphiques : une étude comparative

Cette séance de cours traite du choix des architectures de réseaux neuraux graphiques, en mettant l'accent sur la prédiction de méthodes efficaces et de repères pertinents. Il donne un aperçu des différentes architectures, des modèles à faible complexité aux modèles à haute complexité, et explore l'évaluation des réseaux de graphiques dans les tâches de classification des images et des graphiques. La séance de cours se penche également sur des expériences sur la complexité et le rendement des modèles, soulignant l'importance des statistiques de données dans le choix du modèle approprié. Les points de vue tirés de l'apprentissage supervisé servent à orienter la discussion, en mettant l'accent sur l'impact du nombre de nœuds observés et sur la dimensionnalité des caractéristiques sur l'optimisation des modèles.