22.03.2022 • 4 Min.

Worum es in dieser folge des Data & Analytics lernen Podcast geht: Graph Neural Networks (GNNs) sind eine Art von neuronalen Netzwerken, die auf graphisch strukturierten Daten lernen können. In einem GNN wird jeder Knoten im Graphen mit einem Vektor von Merkmalen und jede Kante mit einem Vektor von Gewichten assoziiert. Das GNN lernt dann, die Merkmalsvektoren der Knoten auf der Grundlage der Merkmalsvektoren ihrer Nachbarn zu aktualisieren. Es hat sich gezeigt, dass GNNs bei einer Vielzahl unterschiedlicher Datentypen, einschließlich sozialer Netzwerke, Zitationsnetzwerke und biologischer Netzwerke, effektiv lernen. Sie wurden auch zur Lösung einer Reihe von Aufgaben eingesetzt, wie z. B. Link-Vorhersage, Knotenklassifizierung und Graphenklassifizierung.