TensorFlow Graph Neural Networks (GNNs) vorgestellt

• Eine Bibliothek, die dafür entwickelt wurde, die Arbeit mit strukturierten Graphdaten mithilfe von TensorFlow zu vereinfachen

• Die erste Version wird intern bei Google bereits für Spam- und Anomalieerkennung sowie für die Kennzeichnung von YouTube-Inhalten verwendet

• Enthaltene Komponenten

→ Eine Keras-ähnliche API zum Erstellen von GNN-Modellen, die sich leicht mit anderen Modellen integrieren lassen

→ Eine GNN-API für heterogene Graphen

→ Ein klar definiertes Schema und Validierungs-Tools zur Deklaration der Topologie von Graphen

→ Der zusammengesetzte Tensor-Typ GraphTensor zum Speichern von Graphdaten

→ Eine Bibliothek für Operationen auf GraphTensor-Strukturen

→ Ein Toolset zur Umwandlung von Graph-Datensätzen und Samples in groß angelegten Graphen