Шлянчак, Світлана ОлександрівнаСвітлана ОлександрівнаШлянчак2024-04-242024-04-242024-01-18атестаційна робота магістра/Шлянчак С.О.- Дніпро 2024, 69с.http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/166718Об'єкт дослідження: процес використання графів знань для навчання графових нейронних мереж. Предмет дослідження: різноманіття архітектур графових нейронних мереж та спосіб використання графів знань для розв’язання задач ізоморфізму графів. Мета кваліфікаційної роботи: дослідити особливості побудови різноманітних архітектур графових нейронних мереж, а також процес розв’язання задач ізоморфізму графів чи їх частин класичними методами та за допомогою графової нейронної мережі GIN. Новизна отриманих результатів полягає у дослідженні впливу використання графових нейронних мереж на швидкість та точність розв’язання задач ізоморфізму графів та їх частин.ukграф знань, WL-тест, graphcontrastivelearning, GIN, embedding, GNN, ізоморфізм, підграф, графOther