O rețea neuronală convoluțională grafică (GCN) este un tip de rețea neuronală utilizată pentru analiza datelor care sunt reprezentate sub formă de grafice sau rețele. Spre deosebire de rețelele neuronale convoluționale tradiționale (CNN) care funcționează cu date asemănătoare grilei, cum ar fi imaginile, GCN-urile sunt concepute pentru a gestiona date neregulate și non-euclidiene, cum ar fi rețelele sociale, rețelele de interacțiune proteină-proteină și conectomii creierului.
Într-un GCN, datele sunt reprezentate ca noduri într-un grafic, cu muchiile reprezentând relațiile dintre noduri. GCN aplică apoi filtre convoluționale graficului, ceea ce ajută la extragerea caracteristicilor și modelelor din date. Aceste caracteristici extrase sunt apoi utilizate pentru diferite sarcini, cum ar fi clasificarea nodurilor, predicția legăturilor și clasificarea graficelor.
GCN-urile au fost aplicate cu succes într-o varietate de domenii, cum ar fi analiza rețelelor sociale, sistemele de recomandare și bioinformatica.
Data publicării: