Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Redes de Convolución de Grafos (GCN)
Arquitectura GNN fundamental que aplica operaciones de convolución en grafos agregando las características de los vecinos directos.
Redes de Atención de Grafos (GAT)
GNN que integra mecanismos de atención para ponderar diferentemente la influencia de cada vecino durante la agregación de características.
GraphSAGE
Algoritmo de agregación inductivo que muestrea y agrega las características de los vecinos para generar embeddings de nodos.
Message Passing Neural Networks
Paradigma general donde los nodos intercambian mensajes iterativamente para actualizar sus representaciones latentes
Redes Neuronales de Grafos Heterogéneos
GNN especializados en el procesamiento de grafos que contienen múltiples tipos de nodos y/o aristas con diferentes relaciones.
Redes Neuronales de Grafos Temporales
Arquitecturas GNN diseñadas para modelar grafos dinámicos cuya estructura evoluciona en el tiempo.
Autoencoders de grafos
Modelos GNN no supervizados que aprenden representaciones compactas de grafos mediante reconstrucción de la estructura o los atributos.
Modelos Generativos de Grafos
GNN capaces de generar nuevas estructuras de grafos aprendiendo la distribución de los grafos de entrenamiento.
Spatial vs Spectral GNNs
Dos enfoques complementarios: espacial define la convolución directamente sobre los vecinos, espectral utiliza la teoría de grafos mediante transformada de Fourier.
Transformadores de Grafos
Hibridación entre arquitecturas GNN y Transformers, combinando propagación de mensajes y mecanismos de atención global.
Incrustación de Grafos de Conocimientos
Técnicas GNN especializadas en el aprendizaje de representaciones vectoriales para grafos de conocimientos estructurados.
Redes Neuronales de Grafos Moleculares
GNN optimizados para la predicción de propiedades moleculares y el descubrimiento de fármacos tratando las moléculas como grafos.