Графовая нейронная сеть — GCN / GAT / GraphSAGE

Графовая нейронная сеть (GNN) — это архитектура глубокого обучения, которая работает непосредственно с графовыми данными, комбинируя признаки узлов со структурной информацией посредством итеративной передачи сообщений между соседними узлами. Три канонических варианта — графовая свёрточная сеть (GCN), представленная Кипфом и Веллингом в 2017 году, графовая сеть с механизмами внимания (GAT), представленная Величковичем и соавт. в 2018 году, и GraphSAGE — различаются способом агрегирования информации о соседях: GCN применяет спектральную свёртку по всей матрице смежности, GAT взвешивает соседей по изученным оценкам внимания, а GraphSAGE выборочно агрегирует локальные окрестности индуктивно, что позволяет обобщать на ранее невидимые узлы.