Графові нейронні мережі — GCN / GAT / GraphSAGE

Графова нейронна мережа (GNN) — це архітектура глибокого навчання, яка працює безпосередньо з даними графової структури, поєднуючи ознаки вузлів із структурною інформацією через ітеративне поширення повідомлень між сусідами. Три канонічні варіанти — Графова згорткова мережа (GCN), представлена Кіпфом і Веллінгом у 2017 році, Графова мережа уваги (GAT), представлена Велічковичем та ін. у 2018 році, та GraphSAGE — відрізняються способом агрегації інформації від сусідів: GCN застосовує спектральну згортку до повної суміжності, GAT зважує сусідів за допомогою вивчених коефіцієнтів уваги, а GraphSAGE вибирає випадкову вибірку локальних околиць індуктивно, забезпечуючи узагальнення на невидимі вузли.