Uma rede neural de grafos (GNN) é um tipo de rede neural que opera em grafos, que são estruturas que representam as relações entre objetos. Os GNNs modelam e analisam dados interconectados propagando informações ao longo das arestas do grafo para calcular as representações dos nós, que são então transmitidas para uma tarefa downstream. Isso torna os GNNs particularmente úteis para tarefas que envolvem dados representados como gráficos, como redes sociais, estruturas moleculares e sistemas de recomendação. As GNNs ganharam popularidade nos últimos anos devido à sua eficácia em uma ampla gama de aplicações, incluindo classificação de nós, predição de links e classificação de grafos.
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