Réseaux neuronaux graphiques

Les réseaux neuronaux graphiques (GNN) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui analysent les données structurées en graphe. Les GNN aident les machines à comprendre les données qui sont connectées par un graphe ou un réseau, comme les réseaux sociaux et les systèmes de recommandation.

Les GNN reposent sur l'idée que chaque nœud d'un graphe peut recevoir et transférer des informations à d'autres nœuds. Ce transfert d'informations s'effectue généralement par le biais d'une série d'étapes consécutives de transmission de messages entre les nœuds. Chaque étape peut modifier les données stockées dans un nœud en fonction d'un ensemble de paramètres pouvant être appris. La combinaison des données au niveau du nœud, du transfert d'informations nœud-nœud et des paramètres pouvant être appris permet aux GNN d'apprendre des caractéristiques utiles et complexes à partir des données structurées en graphe.

Les GNN ont été appliqués avec succès à de nombreuses tâches du monde réel, notamment l'analyse des réseaux sociaux, les systèmes de recommandation, la découverte de médicaments et la prédiction de la structure des protéines. Ils ont également été utilisés pour améliorer les algorithmes de vision artificielle en reconnaissant des motifs dans les photographies.

Les GNN font partie d'un domaine plus large d'algorithmes d'apprentissage automatique connu sous le nom d'apprentissage profond, un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Les algorithmes d'apprentissage profond utilisent des réseaux multicouches pour analyser et interpréter de grandes quantités de données afin d'apprendre et de faire des prédictions. Les GNN sont uniques en ce sens qu'ils se concentrent spécifiquement sur les données structurées par des graphes, alors que d'autres algorithmes d'apprentissage profond peuvent analyser différents types de données.

Les GNN constituent un domaine de recherche passionnant et potentiellement transformateur, avec des applications dans de nombreux domaines de l'informatique. Les ensembles de données utilisés pour l'apprentissage automatique devenant de plus en plus complexes et structurés par des graphes, les réseaux GNN sont bien placés pour favoriser le développement de solutions nouvelles et créatives aux problèmes du monde réel.