Les réseaux de neurones graphiques (GNN) sont un type de réseau de neurones artificiels utilisé pour traiter des données structurées complexes telles que des graphiques, des réseaux et des arbres. Les GNN sont généralement utilisés pour des tâches telles que la classification de graphiques, la classification de nœuds, la prédiction de liens et le clustering. Les GNN font partie de la catégorie plus large des réseaux de neurones connus sous le nom de méthodes structurelles d’apprentissage profond.
Contrairement aux réseaux neuronaux traditionnels, qui traitent les données sous forme vectorielle aplatie, les GNN exploitent les couches convolutives de graphiques pour analyser les données dans leur format natif (c'est-à-dire un graphique). Ces couches sont spécifiquement conçues pour propager des informations à travers des structures complexes et permettent l'incorporation d'informations structurées sous forme de graphiques dans le processus d'apprentissage. Les GNN sont souvent utilisés dans le développement de solutions complexes basées sur l'IA, telles que celles utilisées dans les systèmes de recommandation et le traitement du langage naturel.
Les GNN sont généralement composés de couches convolutives de graphiques, conçues pour traiter des données complexes en propageant les informations à travers chaque nœud du graphique. Ces couches sont entraînées à l'aide d'une fonction objectif qui minimise l'erreur totale d'un modèle en rétropropagant les gradients à travers le graphique. La sortie de la couche convolutive est souvent utilisée pour générer une représentation structurée graphique des données d'entrée qui est plus facilement interprétée par les algorithmes d'apprentissage automatique conventionnels.
Les GNN constituent un domaine passionnant et émergent de l’intelligence artificielle. La flexibilité et le pouvoir de représentation offerts par les GNN ont permis aux chercheurs de développer des applications robustes basées sur l'IA dans divers domaines, tels que le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation et la vision par ordinateur.
