Descripción: Las Redes Neuronales Convolucionales de Grafos son un tipo de red neuronal diseñada para operar en estructuras de datos de grafos. A diferencia de las redes neuronales convolucionales tradicionales, que se aplican principalmente a datos estructurados en forma de cuadrícula, como imágenes, las redes de grafos están diseñadas para manejar datos que se representan como nodos y aristas. Esto permite que las CNN de grafos capturen relaciones complejas y patrones en datos no estructurados, como redes sociales, moléculas químicas o sistemas de transporte. Estas redes utilizan operaciones de convolución adaptadas a la topología del grafo, lo que les permite aprender representaciones significativas de los nodos y sus conexiones. La capacidad de generalizar a diferentes tamaños y formas de grafos las hace especialmente útiles en aplicaciones donde la estructura de los datos es fundamental para la tarea en cuestión. En resumen, las Redes Neuronales Convolucionales de Grafos representan un avance significativo en el campo del aprendizaje profundo, permitiendo la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en dominios diversos que antes eran difíciles de abordar con métodos convencionales.
