Источник: Nuances of Programming Графовые нейронные сети (GNN) представляют собой одну из наиболее интересных и быстро развивающихся архитектур в области глубокого обучения. Будучи моделями глубокого обучения, предназначенными для обработки данных, структурированных в виде графов, GNN обладают универсальностью и огромными обучающими возможностями. Среди различных типов GNN наиболее распространенной и широко применяемой моделью стали графовые сверточные сети (GCN). Инновационность GCN обусловлена...

Введение Человеческий мозг имеет около ста миллиардов нейронов, образующих сеть с триллионами внутренних соединений. Поэтому картирование структуры и функциональности мозговых сетей является важной задачей для понимания их функционирования. Матрицы связности используются для представления сетей мозга, также называемых коннектом, в виде графика, где узлы соответствуют областям мозга и краям структурных или функциональных связей. Для описания топологических особенностей мозговых сетей применялись различные методы...