“Graph Neural Network (GNN) : Travailler avec des données structurées” (épisode 10)
“Vos données ne sont pas naturellement ordonnées sur une grille régulière ? Vous souhaitez représenter des objets complexes ou des interactions ? Des molécules ? Un réseau ? Cette situation est probablement la votre si vous travaillez dans des domaines scientifiques tels que la biologie, la chimie, les sciences humaines et sociales, etc. Face à de telles données, pas de panique :-) Vous avez la possibilité de faire du Deep Learning avec une famille de méthodes développées spécialement pour les graphes : Les réseaux de neurones sur graphes ou, en vo, les Graph Neural Networks (GNN). Durant cette séquence, nous vous présenterons les bases permettant d’utiliser ces GNN.”
NoteToDo this week
Watch the video “Graph Neural Network (GNN) : Travailler avec des données structurées” (épisode 10) before 2025-12-19.
Course
Course webpage: https://fidle.cnrs.fr/w3/archives/2024-2025/10-GNN.html
Video course: “Graph Neural Network (GNN) : Travailler avec des données structurées” (épisode 10) (1h30 course)
Outline
- Introduction des notions fondamentales pour l’étude des graphes
- Apprentissage sur les graphes
- Exemples d’architectures (Graph Convolution Network, Message Passing, Graph attention)
- Mise en pratique avec pytorch geometric
Tutorial/practical
Footnotes
This notebook is part of the Fidle training but is not available in the Fidle official notebook repository.↩︎