@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> a owl:Ontology, skos:ConceptScheme .
<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-FZXXSFHX-G>
  skos:prefLabel "neural networks model"@en, "modèle de réseaux de neurones"@fr ;
  a skos:Concept ;
  skos:narrower <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-ZGV1ZTXP-L> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-ZGV1ZTXP-L>
  skos:prefLabel "graph attention network"@en, "réseau d'attention de graphes"@fr ;
  dc:modified "2024-05-21T09:50:33"^^xsd:dateTime ;
  skos:inScheme <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> ;
  skos:example "En GAT, la visée communicative guide la construction du plan de document. (Delort, 2003)"@fr, "Les FL ont déjà été utilisées en GAT (monolingue et multi-lingue). (Lambrey & Lareau, 2015)"@fr ;
  skos:definition "A neural network architecture for graph-structured data that uses masked self-attentional layers to overcome the limitations of prior approaches based on graph convolutions and their approximations. (Based on Waikhom and Patgiri, Principles of Big Graph: In-depth Insight, in Advances in Computers, 2023)"@en, "Type de réseau neuronal qui utilise des mécanismes d'attention pour traiter des données structurées sous forme de graphes en y capturant efficacement les relations entre chaque élément."@fr ;
  a skos:Concept ;
  skos:hiddenLabel "Graph attention network"@en, "Réseau d'attention de graphes"@fr ;
  skos:altLabel "GAT"@en ;
  skos:broader <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-FZXXSFHX-G> .