Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.authorШлянчак, Світлана Олександрівна
dc.date.accessioned2024-04-24T17:12:37Z
dc.date.available2024-04-24T17:12:37Z
dc.date.issued2024-01-18
dc.identifier.citationатестаційна робота магістра/Шлянчак С.О.- Дніпро 2024, 69с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/166718
dc.description.abstractОб'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.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectграф знань, WL-тест, graphcontrastivelearning, GIN, embedding, GNN, ізоморфізм, підграф, графuk_UA
dc.titleКомплексна кваліфікаційна робота: Дослідження особливостей процесів використання графів знань у системах на базі графових нейронних мережuk_UA
dc.typeOtheruk_UA


Долучені файли

Thumbnail

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу