Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Redes de Convolução em Grafos (GCN)
Arquitetura GNN fundamental que aplica operações de convolução em grafos agregando as características dos vizinhos diretos.
Graph Attention Networks (GAT)
GNN que integra mecanismos de atenção para ponderar diferentemente a influência de cada vizinho durante a agregação de características.
GraphSAGE
Algoritmo de agregação indutiva amostrando e agregando as características dos vizinhos para gerar embeddings de nós.
Redes Neurais de Passagem de Mensagens
Paradigma geral onde os nós trocam mensagens iterativamente para atualizar suas representações latentes.
Redes Neurais de Grafos Heterogêneos
GNNs especializados no processamento de grafos contendo múltiplos tipos de nós e/ou arestas com relações diferentes.
Redes Neurais de Grafos Temporais
Arquiteturas GNN projetadas para modelar grafos dinâmicos cuja estrutura evolui ao longo do tempo.
Autoencoders de Grafos
Modelos GNN não supervisionados que aprendem representações compactas de grafos através da reconstrução da estrutura ou dos atributos.
Modelos Gerativos de Grafos
GNNs capazes de gerar novas estruturas de grafos aprendendo a distribuição dos grafos de treinamento.
Spatial vs Spectral GNNs
Duas abordagens complementares: espacial define a convolução diretamente nos vizinhos, espectral utiliza a teoria dos grafos via transformada de Fourier.
Transformadores de Grafos
Hibridação entre arquiteturas GNN e Transformers, combinando propagação de mensagens e mecanismos de atenção global.
Knowledge Graph Embedding
Técnicas GNN especializadas no aprendizado de representações vetoriais para grafos de conhecimento estruturados.
Redes Neurais de Grafos Moleculares
GNNs otimizados para a previsão de propriedades moleculares e a descoberta de medicamentos tratando moléculas como grafos.