Graph Neural Networks (GNNs) adalah jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk memproses data terstruktur kompleks seperti grafik, jaringan, dan pohon. GNN biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi grafik, klasifikasi node, prediksi tautan, dan pengelompokan. GNN adalah bagian dari kategori jaringan saraf yang lebih luas yang dikenal sebagai metode pembelajaran mendalam struktural.
Tidak seperti jaringan neural tradisional, yang memproses data dalam bentuk vektor yang diratakan, GNN memanfaatkan lapisan konvolusional grafik untuk menganalisis data dalam format aslinya (yaitu grafik). Lapisan ini dirancang khusus untuk menyebarkan informasi melalui struktur kompleks dan memungkinkan penggabungan informasi terstruktur grafik ke dalam proses pembelajaran. GNN sering kali digunakan dalam pengembangan solusi kompleks yang didukung AI seperti yang digunakan dalam sistem pemberi rekomendasi dan pemrosesan bahasa alami.
GNN biasanya terdiri dari lapisan konvolusional grafik, yang dirancang untuk memproses data kompleks dengan menyebarkan informasi melalui setiap node dalam grafik. Lapisan ini dilatih menggunakan fungsi tujuan yang meminimalkan kesalahan total model dengan menyebarkan gradien melalui grafik. Keluaran dari lapisan konvolusional sering digunakan untuk menghasilkan representasi data masukan terstruktur grafik yang lebih mudah diinterpretasikan oleh algoritme pembelajaran mesin konvensional.
GNN adalah bidang kecerdasan buatan yang menarik dan berkembang pesat. Fleksibilitas dan kekuatan representasi yang ditawarkan oleh GNN telah memungkinkan para peneliti mengembangkan aplikasi canggih yang didukung AI di berbagai bidang, seperti pemrosesan bahasa alami, sistem rekomendasi, dan visi komputer.
