Graph Neural Networks (GNNs) sind spezielle Computermodelle, die darauf ausgelegt sind, Daten zu verarbeiten, die als Netzwerke oder Graphen dargestellt werden.
Ein Graph besteht aus Knoten (Punkten) und Kanten (Verbindungen), zum Beispiel ein soziales Netzwerk mit Personen als Knoten und Freundschaften als Kanten.
GNNs helfen Computern, die Beziehungen und Strukturen in solchen Netzwerken zu verstehen.
Das ist nützlich, um Vorhersagen zu treffen oder Muster zu erkennen, zum Beispiel bei sozialen Netzwerken, Molekülen oder Verkehrsnetzen.
So können GNNs helfen, wichtige Informationen aus komplexen Verbindungen zu gewinnen.