Graph Neural Networks (GNN)

Les Réseaux de Neurones Graphiques (GNN) sont une classe de réseaux neuronaux artificiels qui opèrent sur des graphes structurés. Les graphes, qui sont des structures de données composées de nœuds et d’arêtes, sont utilisés pour représenter des informations dans de nombreuses applications, telles que les réseaux sociaux, les molécules et les cartes. Les GNN étendent les réseaux neuronaux traditionnels en permettant une propagation de l’information entre les nœuds et leurs voisins dans le graphe, plutôt que de simplement considérer les entrées individuelles comme des données indépendantes.

Fonctionnement des GNN

Les GNN utilisent des algorithmes de propagation de messages pour transmettre l’information de chaque nœud à ses voisins dans le graphe. Au cours de chaque itération, chaque nœud agrège les fonctions des nœuds voisins et combine cette information avec sa propre fonction pour produire une nouvelle fonction. Cette opération est répétée jusqu’à ce que les nœuds dans le graphe convergent vers une valeur stable.

Applications des GNN

• Classification de nœuds et de graphes : Les GNN peuvent être utilisés pour classer les nœuds et les graphes en fonction de leurs propriétés et de leur structure.
• Recommandation de produits : Les GNN peuvent être utilisés pour recommander des produits en fonction des relations entre les utilisateurs et les produits.
• Chimie computationnelle : Les GNN peuvent être utilisés pour prédire les propriétés des molécules et pour concevoir de nouveaux médicaments.

En conclusion, les Graph Neural Networks sont une approche puissante pour traiter des données structurées sous forme de graphes. Ils ont de nombreuses applications dans des domaines tels que la classification de nœuds et de graphes, la recommandation de produits et la chimie computationnelle.