Las redes neuronales gráficas (GNN) son un tipo de red neuronal artificial que se utiliza para procesar datos estructurados complejos, como gráficos, redes y árboles. Los GNN se utilizan normalmente para tareas como clasificación de gráficos, clasificación de nodos, predicción de enlaces y agrupación. Las GNN son parte de una categoría más amplia de redes neuronales conocidas como métodos estructurales de aprendizaje profundo.
A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que procesan datos en forma de vector aplanado, las GNN aprovechan las capas convolucionales de gráficos para analizar datos en su formato nativo (es decir, un gráfico). Estas capas están diseñadas específicamente para propagar información a través de estructuras complejas y permiten la incorporación de información estructurada en gráficos al proceso de aprendizaje. Las GNN se emplean a menudo en el desarrollo de soluciones complejas basadas en IA, como las que se utilizan en los sistemas de recomendación y el procesamiento del lenguaje natural.
Los GNN generalmente se componen de capas convolucionales de gráficos, que están diseñadas para procesar datos complejos propagando información a través de cada nodo del gráfico. Estas capas se entrenan utilizando una función objetivo que minimiza el error total de un modelo al propagar hacia atrás los gradientes a través del gráfico. La salida de la capa convolucional se utiliza a menudo para generar una representación estructurada en gráficos de los datos de entrada que los algoritmos de aprendizaje automático convencionales interpretan más fácilmente.
Las GNN son un campo de inteligencia artificial apasionante y de rápido crecimiento. La flexibilidad y el poder de representación que ofrecen las GNN han permitido a los investigadores desarrollar aplicaciones sólidas impulsadas por IA en una variedad de campos, como el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de recomendación y la visión por computadora.
