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Redes Neuronales GráficasLas redes neuronales gráficas (GNNs, por sus siglas en inglés) han emergido como una poderosa herramienta dentro del campo de la inteligencia artificial, especialmente diseñadas para trabajar con datos estructurados como lo son los grafos, a diferencia de las redes neuronales convencionales, que operan sobre datos Euclidianos como imágenes o secuencias de texto, las GNNs permiten procesar relaciones complejas entre objetos que pueden ser representados de manera más natural en forma de grafos, como en las redes sociales, moléculas químicas o sistemas de recomendación, este tipo de redes lo que tratan de hacer es aprovechar la estructura inherente de los grafos, que son ampliamente utilizados en muchas disciplinas, para obtener representaciones de nodos y relaciones que mejoren tareas como la clasificación, predicción de enlaces, y la recomendación personalizada. Qué son las Redes Neuronales GráficasLas Redes Neuronales Gráficas (GNNs) son un tipo de modelo de aprendizaje profundo diseñado para trabajar directamente con datos estructurados como grafos. Un grafo es una colección de nodos (vértices) y aristas (conexiones) entre ellos, y las GNNs permiten procesar estos datos al realizar operaciones iterativas en los nodos del grafo, propiciando la agregación de información de los nodos vecinos y actualizando las representaciones de los nodos a través de múltiples iteraciones. El proceso de aprendizaje de una GNN se basa en un concepto clave que es el paso de mensajes entre nodos, donde cada nodo manda información a sus vecinos y luego recibe información de ellos para actualizar su propia representación, este proceso es repetido durante varias iteraciones, lo que permite que cada nodo obtenga información no solo de sus vecinos inmediatos, sino también de nodos más distantes, enriqueciendo la representación. Características Importantes de las GNNs
Funcionamiento de las Redes Neuronales GráficasEl funcionamiento básico de una GNN se puede entender en términos de la transmisión de mensajes entre nodos. En cada iteración del algoritmo, cada nodo agrega información de sus vecinos inmediatos (de acuerdo con su vecindad) y actualiza su representación interna, llamada *incrustación* (embedding). Esta operación de actualización se puede formular como una función de agregación y una función de actualización, ambas diferenciables y generalmente implementadas mediante redes neuronales. Formalmente, en cada iteración k, el vector de características huk del nodo u se actualiza a partir de un conjunto de mensajes provenientes de sus nodos vecinos. Estos mensajes son agregados y luego se combinan con la representación del nodo en la iteración anterior para obtener la nueva representación del nodo. De esta manera, el nodo recopila información no solo de sus vecinos directos, sino también de nodos más distantes a medida que aumentan las iteraciones. En cuanto al tipo de información que las GNNs capturan, existen dos tipos principales:
Bibliografía
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