Multimodal Graph Neural Network (MM-GNN)

Bayangkan setiap cebisan maklumat — satu ayat, satu tampalan imej, satu atribut pengguna — sebagai nod dalam satu rangkaian. Tepi pengekodan hubungan yang bermakna: kapsyen disambungkan kepada imejnya, produk kepada kategorinya, rekod pesakit kepada keputusan makmal. MM-GNN menghantar mesej di sepanjang tepi ini, membolehkan setiap nod menyerap konteks daripada jiran-jirannya merentasi pelbagai mod. Hasilnya ialah penyematan bersama yang kaya yang menangkap kedua-dua struktur dalaman-mod dan kebergantungan rentas-mod — sesuatu yang tidak dapat dicapai oleh penyambungan vektor ciri yang rata.