Réseau Nonvolutionnel de Graphes

Les réseaux neuronaux graphiques (GNN) sont un type de modèle d'apprentissage profond conçu spécifiquement pour traiter des données structurées en graphe. Les GNN modélisent des relations complexes dans les graphes grâce à des mécanismes de passage et d'agrégation d'informations au niveau des nœuds, des arêtes et du graphe, visant à capturer les dépendances et les représentations de caractéristiques au sein de la structure du graphe. L'objectif principal est d'améliorer les capacités d'apprentissage de représentation des données graphiques, permettant ainsi de réaliser de meilleures performances dans des tâches telles que la classification de graphes, la classification de nœuds et la prédiction de liens. Les GNN ont démontré une valeur d'application significative dans des domaines comme l'analyse des réseaux sociaux, les systèmes de recommandation et la prédiction de structures moléculaires chimiques.