Graph Convolutional Networks (GCNs) sind eine spezielle Klasse von neuronalen Netzwerken, die entwickelt wurden, um auf Daten zu arbeiten, die in Form von Graphen strukturiert sind. Im Gegensatz zu traditionellen neuronalen Netzwerken, die hauptsächlich auf regulären Datenstrukturen wie Matrizen oder Vektoren operieren, können GCNs die komplexe, netzartige Struktur von Graphen nutzen, um Muster und Beziehungen zwischen den Knoten zu lernen.
Ein Graph besteht aus Knoten (oder „Vertices“) und Kanten (oder „Edges“), die die Verbindungen zwischen den Knoten darstellen. Diese Struktur bietet eine flexible und mächtige Möglichkeit, viele reale Weltprobleme darzustellen, wie z.B. soziale Netzwerke, Molekülstrukturen oder Transportnetze. GCNs verwenden spezielle "Faltung" oder "Convolution" Operatoren, um Informationen über benachbarte Knoten in einem Graphen zu aggregieren und zu kombinieren, was ihnen ermöglicht, globale und lokale Muster zu erkennen.
Die Funktionsweise von GCNs kann man sich wie folgt vorstellen: Beginnend mit einer initialen Darstellung der Knoten (oft einfach ihre Attributwerte), kombinieren GCNs diese Darstellungen wiederholt mit denen der benachbarten Knoten über mehrere Schichten des Netzwerks. Dies wird durch mathematische Operationen realisiert, die den Faltungsoperationen in Convolutional Neural Networks (CNNs) ähneln, aber speziell an die Graphstruktur angepasst sind. Das Ergebnis ist eine neuerlernte Darstellung der Knoten, die Informationen aus ihrer gesamten Nachbarschaft integriert.
GCNs haben viele Anwendungen in der realen Welt. In sozialen Netzwerken können sie genutzt werden, um Interessen oder Freundesempfehlungen zu prognostizieren. In molekularen Studien können sie verwendet werden, um Eigenschaften von Molekülen vorherzusagen, die für die Arzneimittelentwicklung wichtig sind. Die Fähigkeit von GCNs, auf komplexen und unregelmäßigen Datenstrukturen zu arbeiten, eröffnet ihnen ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen der Wissenschaft und Industrie.