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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 si…
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Diese Quellen belegen den Begriff und seine fachliche Bedeutung.
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