Пояснения

Сети нейронные, графовые (Graph neural networks) – это класс методов глубокого обучения, предназначенных для выполнения выводов на основе данных, описанных графами. Графовые нейронные сети – это нейронные сети,

База данных, графовая (Graph database) — это база, предназначенная для хранения взаимосвязей и навигации в них. Взаимосвязи в графовых базах данных являются объектами высшего порядка, в которых заключается основная ценность этих баз

Поверхность решения (Decision boundary) – это гиперповерхность, разделяющая нижележащее векторное пространство на два множества, по одному для каждого класса. Классификатор классифицирует все точки на одной стороне границы принятия решения

Обрезка градиентная (Gradient clipping) – это метод, позволяющий справиться с проблемой взрывающихся градиентов путем искусственного ограничения (отсечения) максимального значения градиентов при использовании градиентного спуска для обучения модели.

Сеть нейронная глубоко разделяемая, сверточная (Depthwise separable convolutional neural network) – это архитектура сверточной нейронной сети, основанная на Inception (раздел с данными на GitHub), но в которой модули Inception заменены свертками,