Графовые нейронные сети для продвинутых

Графовые нейронные сети — это нейронные сети, специально адаптированные к графовым структурам, обменивающиеся информацией между узлами и их соседями.

Основная идея заключается в том, что каждый узел обновляет своё состояние путём агрегации признаков соседних узлов и рёбер.

Типичные модели GNN используют итеративные шаги обмена сообщениями и агрегации (Message Passing) для захвата локальной и глобальной информации графа.

Эта техника применяется в таких областях, как анализ молекул, рекомендательные системы и прогнозирование в сетях.

Различные архитектуры, такие как Graph Convolutional Networks (GCN) или Graph Attention Networks (GAT), расширяют концепцию с помощью различных методов агрегации и взвешивания.