Применение графовых нейронных сетей Элементы сетевого анализа широко распространены в различных сферах. Так графовые нейросети активно применяются в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Графовая нейронная сеть — тип нейронной сети, которая напрямую работает со структурой графа. В основе графовой нейронной сети заложен механизм распространения информации. Граф обрабатывается набором модулей, которые связаны между собой в соответствии со связями внутри него. Также каждый из модулей связан с узлами графа. В процессе машинного обучения, модули обновляют свои состояния и обмениваются информацией. Это продолжается до тех пор, пока модули не достигнут устойчивого равновесия. Графовые нейронные сети активно применяются в машинном обучении на графах для решения локальных (классификация вершин, предсказание связей) и глобальных (схожесть графов, классификация графов) задач. Многие компании используют графовые нейросети для создания рекомендательных систем на платформах электронной торговли, например, в Amazon, Facebook. С их помощью выявляют признаки мошенничества в банковских транзакциях, предсказывать важность связей между компаниями для агрегации новостной информации в Bloomberg. #что_есть_что_в_sna