Motifs locaux et super-graphe pour la classification de graphes symboliques avec des réseaux convolutionnels

Évariste Daller 1 Luc Brun 1 Sébastien Bougleux 1 Olivier Lézoray 1
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Les réseaux convolutionnels ont révolutionné le domaine de l'apprentissage machine. Ces réseaux s'appliquent naturellement aux images, vidéos et aux sons. En revanche, la structure fixe de leur couche d'entrée ne permet pas de les étendre facilement à des structures de topologie arbitraire tels que les graphes. On peut citer comme exemples d'applications la prédiction de propriétés de molécules chimiques ou la classification de maillages 3D. Dans le cadre de graphes symboliques, nous proposons une méthode permettant d'appliquer des réseaux basés sur une topologie fixe de la couche d'entrée à des graphes de topologie arbitraire. Nous proposons également d'enrichir l'information contenu dans chaque sommet pour améliorer la prédiction de ses propriétés ainsi qu'une nouvelle couche permettant d'interfacer des graphes de topologie arbitraire avec une couche entièrement connectée.
Type de document :
Communication dans un congrès
Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, RFIAP, Jun 2018, Marne-la-Vallée, France. 2018, 〈https://rfiap2018.ign.fr/〉
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Contributeur : Évariste Daller <>
Soumis le : lundi 21 mai 2018 - 10:32:48
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 17:45:52
Document(s) archivé(s) le : mardi 25 septembre 2018 - 10:39:03

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Évariste Daller, Luc Brun, Sébastien Bougleux, Olivier Lézoray. Motifs locaux et super-graphe pour la classification de graphes symboliques avec des réseaux convolutionnels. Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, RFIAP, Jun 2018, Marne-la-Vallée, France. 2018, 〈https://rfiap2018.ign.fr/〉. 〈hal-01796587〉

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