" В отличие от обычных нейронных сетей, которые созданы для ввода в виде сетки, и фиксируют зависимости и отношения между соединяющими узлами, GNN работают непосредственно с графами. Благодаря своей адаптируемости и потенциалу GNN - важная область исследований и демонстрируют значительные перспективы для расширения обучения и анализа на основе графов.
Что такое графовые нейронные сети?
Графовые нейронные сети представляют собой тип нейронной сети для обработки графоструктурированных данных. Графы — это математические конструкции, которые используются для представления объектов и их связей, где узлы представляют объекты, а ребра — связи между ними.
Графы используются для моделирования сложных систем, а GNN позволяют анализировать и делать прогнозы на основе структуры графа. GNN — это тип алгоритма глубокого обучения, который может работать с многоуровневыми графами.
По своей сути GNN используют серию сверточных слоев графа для обработки данных графа. Эти сверточные слои работают аналогично сверточным слоям, используемым в традиционных сверточных нейронных сетях (CNN), но с рядом существенных отличий.
В GNN каждый сверточный уровень предназначен для сбора информации от соседних узлов и ребер с использованием схемы передачи сообщений. Это позволяет GNN фиксировать локальные и глобальные закономерности в графе, которые можно использовать для прогнозирования графа в целом.GNN способны изучать представления на уровне узлов и графов, которые полезны для широкого круга задач. Например, GNN можно использовать для задач классификации узлов, целью которых является присвоение метки каждому узлу в графе на основе его характеристик и характеристик его соседей.
GNN также можно использовать для задач классификации графов, целью которых является прогнозирование свойств всего графа на основе его структуры и особенностей. Кроме того, GNN можно использовать для задач прогнозирования ссылок, цель которых состоит в том, чтобы предсказать, соединены ли два узла в графе ребром.
Архитектура графовых нейронных сетей
GNN предназначены для работы со структурированными данными графа, которые состоят из узлов, представляющих объекты, и ребер, представляющих отношения между этими объектами. Каждый узел в графе имеет вектор опций, представляющий его атрибуты. Подобные опции могут быть разных типов, например, категориальными или непрерывными. Ребра между узлами также могут иметь связанные опции, собирая более подробную информацию об отношениях между узлами.
Основная идея GNN заключается в итеративном обновлении представлений узлов путем передачи и агрегирования сообщений от соседних узлов. Этот процесс, называемый передачей сообщений, включает в себя вычисление вектора сообщений для каждого соседнего узла с использованием опции сообщения.
Опция сообщения принимает характеристики узла-отправителя, узла-получателя и ребра (если они есть) в качестве входных данных и создает вектор сообщения. Для этого можно использовать простые поэлементные операции или более сложные опции, а именно нейронные сети.
После вычисления сообщений для всех соседей используется опция агрегирования для объединения их в один вектор. Общие опции агрегирования включают суммирование, усреднение и максимальное объединение. Механизмы внимания также можно использовать для определения важности сообщений разных соседей.
Опция обновления объединяет функции текущего узла с агрегированными сообщениями от его соседей, создавая обновленное представление узла. Этот процесс передачи сообщений выполняется через несколько уровней или «переходов» для захвата взаимосвязей более высокого порядка в графе.
Для задач уровня графа, а именно классификация графов, необходима опция считывания для создания векторного представления фиксированного размера всего графа. Эта опция обычно объединяет обновленные функции узлов из последнего уровня передачи сообщений с использованием таких операций, а именно суммирование, среднее или максимальное объединение.
GNN обучаются с использованием методов оптимизации на основе градиента, а именно стохастический градиентный спуск (SGD) или варианты, например Adam. Метод SGD помогает компьютерам учиться, постепенно корректируя свои прогнозы, используя случайные выборки данных для минимизации ошибок. Метод Adam представляет собой интеллектуальную технику обучения для компьютеров, которая сочетает в себе лучшее из двух других методов, помогая им учиться быстрее и точнее благодаря точной настройке на основе предыдущих ошибок.
В процессе обучения параметры модели обновляются для минимизации функции потерь, которая количественно определяет разницу между предсказаниями модели и метками истинности. После обучения GNN можно использовать для вывода, делая прогнозы для таких задач, как классификация узлов, прогнозирование ссылок или классификация графов.
Графовые нейронные сети или графовые сверточные сети
Графовые нейронные сети и графовые сверточные сети — два типа методов глубокого обучения, используемых для анализа графоструктурированных данных. Хотя они имеют некоторые сходства, у них также есть несколько ключевых отличий, которые позволяют их использование для разных задач.
Преимущества GNN
Графовые нейронные сети (GNN) предлагают несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами машинного обучения, как описано ниже:
• Масштабируемость – главное преимущество GNN. Сети могут работать с объемными графами с удивительной эффективностью, прокладывая путь для практического применения с использованием колоссального набора данных. Это мастерство гарантирует их пригодность для решения реальных задач.
• В контексте частично контролируемого и неконтролируемого обучения GNN явный лидер. Даже при представлении ограниченных помеченных данных они поразительно генерируют точные прогнозы, что делает их бесценными во множестве ситуаций.
• Надежность представляет собой еще один критический аспект GNN, поскольку у сети пониженнуя чувствительность к нарушениям и несоответствиям в построении графа. Следовательно, эти сети могут похвастаться стабильной производительностью в различных условиях, что повышает надежность.
• GNN обладают замечательной способностью адаптироваться к изменяющимся структурам графов с течением времени, тем самым обеспечивая динамическую природу сетей. Эта характеристика дает им возможность эффективно исследовать изменяемые системы и извлекать ценную информацию.
• Мультимодальная обработка данных — неотъемлемая функция GNN, позволяющая им ассимилировать различные типы данных, включая атрибуты узлов и вес ребер. Эта универсальность позволяет GNN расшифровывать сложности многогранных систем и развивать всестороннее понимание.
• Трансферное обучение еще один важный аспектом GNN, который позволяет применять знания, полученные в одной области, для повышения производительности в другой. Такое междисциплинарное обучение значительно сокращает время обучения и способствует более эффективному выполнению задач.
• Настраиваемость — привлекательная черта GNN, предлагающая исследователям гибкость для адаптации моделей в соответствии с конкретными проблемными областями и предпосылками. Такая адаптивность способствует разработке индивидуальных решений для решения уникальных задач.
• Возможности параллельной обработки дают GNN потенциал использования методов параллельных вычислений, ускоряя обучение и выводы. Следовательно, GNN становятся идеальным выбором для высокопроизводительных вычислительных приложений, оптимизируя использование ресурсов.
• GNN также демонстрируют совместимость с различными другими методологиями машинного обучения, включая методы глубокого обучения. Подобное объединение дает гибридные модели, в которых используются сильные стороны различных подходов, что в конечном итоге обеспечивает повышенную производительность при выполнении множества задач.
Могут ли графовые нейронные сети заменить графовые сверточные сети в той или иной сфере применения?
Хотя графовые нейронные сети и сверточные нейронные сети являются мощными инструментами для анализа различных типов данных, у них разные сильные и слабые стороны. В некоторых случаях GNN могут заменить CNN в определенных приложениях, но это зависит от конкретной задачи и типа анализируемых данных.
Одной из областей, где GNN показали себя многообещающе, является анализ структурированных графом данных, а именно социальные сети и биологические молекулы. GNN специально разработаны для фиксации сложных взаимосвязей между узлами и ребрами в графе, что делает их хорошо подходящими для задач, связанных с этим типом данных. Напротив, CNN предназначены для работы со структурами данных, подобными сетке, например изображениями. Поэтому они лучше всего подходят для классификации изображений, обнаружения объектов и сегментации изображений.
В некоторых приложениях можно использовать GNN вместо CNN. Например, GNN использовались для задач классификации изображений, рассматривая изображение как граф, а пиксели — как узлы. Однако этот подход все еще находится на ранней стадии и требует дополнительных исследований для определения его эффективности по сравнению с традиционными CNN. Последствия того, что GNN могут заменить CNN в определенных приложениях, особенно важны для будущего машинного обучения.
GNN могут расширить возможности машинного обучения, позволяя анализировать более разнообразные типы данных, таких как социальные сети и биологические молекулы. Это может привести к новым прорывам в таких областях, как открытие лекарств и анализ социальных сетей. Однако важно отметить, что GNN не являются универсальным решением и не всегда самый оптимальный вариант для той или иной задачи
Примеры использования GNN в различных сферах
Графовые нейронные сети продемонстрировали большие перспективы в самых разных областях благодаря их способности обрабатывать сложные отношения между узлами и ребрами в графе.
Анализ социальных сетей
GNN использовались для таких задач, как прогнозирование ссылок, обнаружение сообществ и классификация узлов в социальных сетях. Например, GNN использовались для прогнозирования будущих связей между пользователями в социальной сети на основе их прошлых взаимодействий.
Создание новых лекарств
GNN использовались для предсказания свойств малых молекул и их взаимодействия с белками. Например, GNN использовались для предсказания точности связывания между небольшой молекулой и целевым белком, что является важным шагом в создании нужных лекарств.
Системы рекомендаций
GNN использовались для предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам, фильмам и другим товарам. Например, GNN использовались для рекомендации фильмов пользователям на основе их предыдущих рейтингов фильмов и взаимосвязей между фильмами на графике.
Обработка естественного языка
GNN использовались для классификации текстов и сходство предложений. Например, GNN использовались для классификации документов на основе их тем и для выявления похожих предложений в большом массиве текстов.
Компьютерное зрение
GNN использовались для обнаружения объектов и сегментации изображений. Например, GNN использовались для сегментации медицинских изображений и обнаружения объектов на спутниковых изображениях.
Это лишь несколько примеров успешного применения GNN в различных областях. Поскольку исследователи продолжают изучать возможности GNN, мы можем ожидать появления еще большего количества сфер применения в будущем.
В будущем GNN также будут играть решающую роль в новых технологиях, таких как граничные вычисления, Интернет вещей (IoT) и разработка общего искусственного интеллекта (продвинутый компьютерный интеллект, который может понимать, изучать и выполнять любую интеллектуальную задачу всего за несколько секунд). как человек), стимулируя инновации и помогая людям лучше понимать сложные графически структурированные данные. По мере развития исследований в области GNN люди могут рассчитывать на быстро расширяющийся спектр приложений, отмечая новую эру анализа данных и генерации идей.
