Réseau neuronal graphique

Les Réseaux Neuraux Graphiques (GNNs) sont un type de modèle d'apprentissage profond spécifiquement conçu pour traiter des données structurées en graphe. Les GNNs visent à capturer des dépendances complexes et des informations structurelles dans les graphes grâce à l'apprentissage de représentations au niveau des nœuds, des arêtes et du graphe. Leur objectif principal est d'obtenir des plongements efficaces pour chaque nœud du graphe en agrégant itérativement des informations provenant des nœuds voisins. Les GNNs ont montré une valeur d'application significative dans des domaines tels que l'analyse des réseaux sociaux, la prédiction de structures moléculaires chimiques, les systèmes de recommandation et les graphes de connaissances, en répondant efficacement aux défis posés par les données non euclidiennes que les méthodes traditionnelles peinent à gérer.