ГНМ були вперше введено Горі [2005] і Скарселлі [2004, 2009]. Атрибути вузла та зв’язані вузли в графі служать його природними визначеннями. GNN має на меті дізнатися вбудовування стану hv ε Rс який інкапсулює дані сусідства кожного вузла.16 січня 2024 р
Коротше кажучи, розроблені графові нейронні мережі застосовувати теорію графів під час організації набору даних, працюючи як шляхом аналізу, так і формування структур даних, щоб допомогти визначити як спрямовані, так і ненаправлені зв’язки між вузлами та ребрами.
Модель мережі була запропонований у 1969 році Чарльзом Бахманом, як розширення моделі ієрархічної бази даних. Слово «мережа» в мережевих базах даних стосується не зв’язків між різними комп’ютерами та програмним забезпеченням (відомих як мережа), а радше стосується зв’язків між різними об’єктами даних.
Стаття Маккалоха та Піттса (1943) розглянув нейронні мережі, які містять цикли, і зазначив, що на поточну активність таких мереж може впливати діяльність невизначено далекого минулого.
Графік нейронної мережі (GNN) — це нова модель, яку можна використовувати для аналізу графіків. Графіки — це надійні структури даних, які містять зв’язки між об’єктами, а GNN дозволяють досліджувати ці зв’язки по-новому.
Історія GNN можна простежити до 1980-х років, коли дослідники почали досліджувати способи застосування нейронних мереж до графоструктурованих даних. У 1990-х роках був розроблений тип нейронної мережі під назвою рекурсивна нейронна мережа (RNN) для обробки деревовидних даних.