Grafowe sieci neuronowe (GNN) to klasa modeli uczenia głębokiego zaprojektowana do bezpośredniego przetwarzania danych o strukturze grafowej, składających się z węzłów i łączących je relacji. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów, potrafią one skutecznie analizować złożone zależności w zbiorach danych niemających struktury siatki, takich jak sieci społecznościowe czy cząsteczki chemiczne. Technologia ta znajduje szerokie zastosowanie m.in. w systemach rekomendacyjnych, logistyce oraz w przyspieszaniu odkryć naukowych w medycynie i chemii.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
