Graph Neural Network

Graph Neural Networks (GNNs) sind eine Art von tiefem Lernmodell, das speziell für die Verarbeitung von graphenstrukturierten Daten entwickelt wurde. GNNs zielen darauf ab, komplexe Abhängigkeiten und strukturelle Informationen in Graphen durch die Lernrepräsentation auf Knotenebene, Kantebeben und Graphenebene zu erfassen. Ihr Kernziel ist es, effiziente Einbettungen für jeden Knoten im Graphen durch die iterative Aggregation von Informationen aus benachbarten Knoten zu erreichen. GNNs haben in Bereichen wie der Analyse sozialer Netzwerke, der Vorhersage chemischer Molekülstrukturen, Empfehlungssystemen und Wissensgraphen erhebliche Anwendungswerte gezeigt und die Herausforderungen, die durch nicht-euklidische Daten gestellt werden, effektiv bewältigt, mit denen traditionelle Methoden Schwierigkeiten haben.