В каких областях машинного обучения применяются GNN-сети?

Графовые нейронные сети (GNN) применяются в различных областях машинного обучения, где данные можно представить в виде графов. spotintelligence.com www.ultralytics.com Некоторые из них:

• Рекомендательные системы. spotintelligence.com GNN учитывают взаимодействие пользователя с товарами и моделируют структуру графа. spotintelligence.com Это позволяет учитывать предпочтения пользователей и генерировать персонализированные рекомендации. spotintelligence.com
• Компьютерное зрение. spotintelligence.com GNN моделируют отношения объектов и графы сцен, выполняют сегментацию изображений, обнаружение объектов и распознавание действий. spotintelligence.com
• Открытие лекарств и химическая информатика. www.ultralytics.com Молекулы могут быть представлены в виде графов, где атомы являются узлами, а связи — рёбрами. www.ultralytics.com GNN используются для прогнозирования молекулярных свойств, потенциальных взаимодействий и эффективности в процессе открытия лекарств. www.ultralytics.com
• Обработка естественного языка (NLP). spotintelligence.com GNN моделируют отношения между словами, предложениями или документами в виде графов и улавливают семантические зависимости. spotintelligence.com
• Биоинформатика. spotintelligence.com GNN могут моделировать биологические сети и улавливать зависимости между биомолекулами, что облегчает понимание и анализ сложных биологических систем. spotintelligence.com
• Анализ социальных сетей. www.ultralytics.com GNN могут анализировать такие сети для выявления сообществ, предсказания связей, определения влиятельных пользователей и создания рекомендательных систем. www.ultralytics.com
• Финансовое моделирование. www.ultralytics.com GNN используются для выявления мошенничества, оптимизации маршрутов для прогнозирования движения, улучшения физического моделирования и управления инфраструктурой в «умных» городах. www.ultralytics.com