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Neuronale Netzarchitekturen zur Verarbeitung und Analyse von Graphdaten durch relationales Message Passing.
Graph Neural Networks (GNNs) sind neuronale Modelle, die explizite Graphstrukturen und relationalen Kontext nutzen, um Merkmale über Knoten und Kanten zu aggregieren. Sie eignen sich für Aufgaben wie Knotenklassifikation, Link-Prediction und Graphklassifikation. GNNs bringen spezifische Modellierungsannahmen, Skalierungs- und Überanpassungs-Trade-offs mit sich.
Standardmetriken für Klassifikationsaufgaben auf Knoten oder Graphen.
Robuste Kennzahl bei Klassenungleichgewicht für Link/Node-Prediction.
Operational Metriken zur Bewertung von Produktionsbereitstellung.
GNNs zur Vorhersage von Nutzerinteraktionen und Community-Erkennung.
GNN-Modelle zur Vorhersage von Toxizität und Bindungsaffinität.
Netzwerktopologien als Graphen modelliert, Ausfallrisiken prognostiziert.
Datenmodellierung: Graphschema definieren und Features extrahieren.
Baseline: Einfache Architektur (z. B. GCN) entwickeln und evaluieren.
Iterativ komplexere Architekturen (GAT, GraphSAGE) testen.
Skalierung: Sampling, Mini-Batching oder Graph-Partitionierung einführen.
Optimierung: Inferenzpfad und Resource-Optimierungen vornehmen.