شبكة الرسم البياني العصبية (GNN)

المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية البيانية

يتمثل المبدأ الأساسي وراء شبكات GNNs في التحديث التكراري لتمثيلات العقد، والتي غالبًا ما تسمى التضمينات. يتم تنقيح تمثيل كل عقدة من خلال تجميع المعلومات من جيرانها المحليين - أي جيرانها المتصلين مباشرةً والحواف التي تربطهم. يُشار إلى هذه الآلية الأساسية عادةً باسم"تمرير الرسائل" أو "تجميع الجوار". من خلال هذه العملية، تدمج العقد كلاً من ميزات جيرانها والمعلومات الهيكلية للرسم البياني (الرياضيات المنفصلة) في تمثيلها المحدّث.

من خلال تكديس طبقات متعددة من شبكة GNN، يمكن للمعلومات أن تنتشر عبر مسافات أكبر داخل الرسم البياني، مما يمكّن الشبكة من تعلم أنماط وتبعيات معقدة وعالية المستوى. تعمل شبكات GNN على تكييف مفاهيم التعلّم العميق الأساسية (DL) بفعالية للتعامل مع البيانات المهيكلة على الرسم البياني، والتي غالبًا ما تكون غير إقليدية. وقد تم تطوير عدة أشكال مختلفة من شبكات GNNs، لكل منها استراتيجيات تجميع وتحديث فريدة من نوعها، بما في ذلك شبكات الرسم البياني التلافيفية، وشبكات GraphSAGE، وشبكات انتباه الرسم البياني. للاطلاع على استكشاف مفصل لهذه الأساليب، يمكن الاطلاع على ورقة المراجعة"شبكات الرسم البياني العصبية: مراجعة للأساليب والتطبيقات" تقدم رؤى شاملة.

كيف تختلف شبكات GNNs عن الشبكات الأخرى

من المهم أن نفهم كيف تختلف شبكات GNN عن غيرها من بنيات الشبكات العصبية الشائعة:

• الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): صُممت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للبيانات ذات البنية الشبكية، مثل الصور. وهي تستخدم مرشحات التلافيف لالتقاط التسلسلات الهرمية المكانية المحلية. في حين أنها قوية لمهام مثل اكتشاف الأجسام (حيث تقوم نماذج مثل Ultralytics YOLO ) وتصنيف الصور، فإنها لا تتعامل بطبيعتها مع البنية غير المنتظمة للرسوم البيانية.
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): تتخصص الشبكات العصبية المتكررة في البيانات المتسلسلة مثل النصوص أو السلاسل الزمنية، حيث تعالج المدخلات خطوة بخطوة وتحافظ على حالة داخلية. وهي أقل ملاءمة لبيانات الرسم البياني حيث لا تكون العلاقات متسلسلة بالضرورة.
• الرسم البياني المعرفي: في حين أن كلاهما يتضمن رسوماً بيانية، فإن الرسم البياني المعرفي هو في المقام الأول تمثيل منظم للحقائق والعلاقات المستخدمة لتخزين البيانات واسترجاعها والاستدلال عليها. أما شبكات GNN، من ناحية أخرى، فهي نماذج تعلم آلي تتعلم التمثيلات من بيانات الرسم البياني لأداء مهام تنبؤية.

في الأساس، تُعد شبكات GNNs هي البنية المفضلة عندما يكون من الأفضل تمثيل البنية المتأصلة للبيانات والمشكلة نفسها على شكل رسم بياني، مع التركيز على التعلم من الروابط والعلاقات.

التطبيقات الواقعية

وقد أثبتت شبكات GNN نجاحًا كبيرًا في مختلف المجالات نظرًا لقدرتها على نمذجة البيانات العلائقية بفعالية:

• اكتشاف الأدوية والمعلوماتية الكيميائية: يمكن تمثيل الجزيئات بشكل طبيعي كرسوم بيانية، حيث تكون الذرات هي العقد والروابط هي الحواف. تُستخدم شبكات GNNs للتنبؤ بالخصائص الجزيئية والتفاعلات المحتملة والفعالية في عملية اكتشاف الأدوية، مما يسرع من الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
• تحليل الشبكات الاجتماعية: تقوم منصات مثل فيسبوك وتويتر بتوليد بيانات رسومات بيانية هائلة. يمكن لشبكات GNN تحليل هذه الشبكات لاكتشاف المجتمعات(اكتشاف المجتمع)، والتنبؤ بالروابط (اقتراحات الأصدقاء)، وتحديد المستخدمين المؤثرين، وتشغيل أنظمة التوصيات.
• تطبيقات أخرى: يتم تطبيق الشبكات الشبكية العالمية أيضًا في مجالات مثل النمذجة المالية للكشف عن الاحتيال، وتحسين الطرق للتنبؤ بحركة المرور، وتعزيز المحاكاة الفيزيائية، وتحسين إدارة البنية التحتية في المدن الذكية.