Odborné vysvětlení: Grafové neuronové sítě (GNN) jsou třída neuronových sítí navržených pro zpracování dat reprezentovaných jako grafy. Využívají strukturu grafu k agregaci informací z sousedních uzlů a hran. Techniky zahrnují Graph Convolutional Networks (GCN), Graph Attention Networks (GAT) a Message Passing Neural Networks (MPNN). GNN se používají pro úlohy jako predikce vlastností uzlů, klasifikace grafů nebo generování grafů. Cílem je efektivně zpracovávat a učit se z relačních dat v různých doménách.
Vysvětlení pro laiky: Grafové neuronové sítě jsou jako učit počítač rozumět vztahům mezi věcmi v síti. Představte si mapu města, kde ulice jsou spojnice mezi křižovatkami. Počítač se učí, jak informace “cestují” po těchto spojeních a jak vlastnosti jednoho místa ovlivňují jeho sousedy. To je užitečné pro pochopení složitých systémů, jako jsou sociální sítě, molekulární struktury nebo dopravní sítě, kde je důležité nejen to, co jednotlivé části jsou, ale také jak jsou vzájemně propojeny.
Graph Neural Networks (GNNs) are a class of neural networks designed to process data represented as graphs. They leverage the graph structure to aggregate information from neighboring nodes and edges. Techniques include Graph Convolutional Networks (GCN), Graph Attention Networks (GAT), and Message Passing Neural Networks (MPNN). GNNs are used for tasks such as node property prediction, graph classification, or graph generation. The goal is to efficiently process and learn from relational data in various domains.
