Графовые нейронные сети (Graph Neural Networks, GNN) - это тип нейронных сетей, предназначенных для обработки данных, структурированных в виде графов. Графы состоят из узлов (вершин), которые могут представлять различные объекты, а также рёбер, соединяющих эти узлы, что отражает отношения или взаимодействия между объектами.
Основное отличие GNN от традиционных нейронных сетей заключается в их способности работать с данными, которые имеют сложную структуру и связи. Вместо обработки изолированных точек данных или последовательностей, как в случае с обычными или рекуррентными нейронными сетями, GNN способны учитывать взаимосвязи между данными.
Применение GNN охватывает широкий спектр областей: от рекомендательных систем и анализа социальных сетей до биоинформатики и молекулярного моделирования. В каждом случае ключевым моментом является способность анализировать и интерпретировать взаимосвязанные данные.