Graph Neural Network (GNN)

Ein Graph Neural Network (GNN) ist eine spezielle Architektur aus dem Bereich des Deep Learning (DL), die für die Verarbeitung und Analyse von Daten, die als Graphen dargestellt werden. Während Standard Modelle des maschinellen Lernens (ML) typischerweise die Daten in regelmäßigen Gittern (wie Bilder) oder sequenziellen Arrays (wie Text) strukturiert sind, zeichnen sich GNNs durch die Interpretation von Daten aus die durch Knoten und die Kanten, die sie verbinden, definiert sind. Diese einzigartige Fähigkeit ermöglicht es ihnen, komplexe Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Entitäten zu erfassen, was sie für Aufgaben unverzichtbar macht, bei denen die Verbindungsstruktur ebenso wichtig ist wie die Datenpunkte selbst. wichtig ist wie die Datenpunkte selbst.

Wie Graphische Neuronale Netze funktionieren

Der Kernmechanismus hinter einem GNN ist ein Prozess, der als Message Passing oder Nachbarschaftsaggregation bekannt ist. In diesem Rahmen, aktualisiert jeder Knoten im Graphen seine eigene Darstellung, indem er Informationen von seinen unmittelbaren Nachbarn sammelt. Während des Training lernt das Netzwerk Einbettungen - dichteVektor Repräsentationen, die sowohl die Merkmale des Knotens selbst als auch die strukturellen Informationen des umgebenden Netzwerk.

Durch mehrere Verarbeitungsebenen kann ein Knoten schließlich Informationen aus weit entfernten Teilen des Graphen einbeziehen, Er "sieht" den weiteren Kontext. Dies steht im Gegensatz zu traditionellen linearen Regression oder einfachen Klassifizierungsmodellen die Datenpunkte oft als unabhängige Einheiten behandeln. Frameworks wie PyTorch Geometric erleichtern diese komplexe Berechnungen und ermöglichen es Entwicklern, anspruchsvolle grafikbasierte Anwendungen zu erstellen.

Unterscheidung zwischen GNNs und anderen Architekturen

Um den Nutzen von GNNs zu verstehen, ist es hilfreich, sie von anderen gängigen neuronalen Netzen (NN) zu unterscheiden, die in der modernen KI verwendet werden:

• Faltungsneuronale Netze (CNNs): CNNs sind für gitterförmig strukturierte Daten wie Bilder optimiert. Sie verwenden Kernel fester Größe, um Muster detect . Während Modelle wie Ultralytics YOLO11 den Stand der Technik in der visuellen Objekterkennung, sie sind nicht von Haus aus für die unregelmäßige, nicht-euklidische Struktur von Graphdaten ausgelegt.
• Rekurrente neuronale Netze (RNNs): RNNs sind für sequenzielle Daten konzipiert und verarbeiten Eingaben in einer bestimmten Reihenfolge für Zeitreihenanalyse oder Sprachaufgaben. GNNs hingegen verarbeiten Daten, bei denen die Beziehungen eher räumlich oder relational als zeitlich sind.
• Wissensdiagramm: Ein Wissens Graph ist eine strukturierte Datenbank von Fakten (Entitäten und Beziehungen), während ein GNN das Rechenmodell ist, das um aus solchen Strukturen zu lernen. GNNs werden häufig verwendet, um Schlussfolgerungen oder Verknüpfungsvorhersagen auf der Grundlage von Wissensgraphen.

Anwendungsfälle in der Praxis

Die Fähigkeit, Beziehungen zu modellieren, macht GNNs in verschiedenen Branchen mit hohen Auswirkungen leistungsstark:

1. Entdeckung und Chemie von Arzneimitteln: In der pharmazeutischen Industrie lassen sich Moleküle natürlich als Graphen dargestellt werden, bei denen die Atome Knoten und die chemischen Bindungen Kanten sind. GNNs helfen bei der KI im Gesundheitswesen durch Vorhersage molekularer Vorhersage molekularer Eigenschaften, die Simulation von Proteininteraktionen und die Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten Simulationen. Große Forschungsinitiativen, wie die von DeepMind, stützen sich stark auf geometrische Deep-Learning-Konzepte.
2. Analyse sozialer Netzwerke: Plattformen nutzen GNNs, um die riesigen Netze von Nutzerinteraktionen zu analysieren. Durch Modellierung von Nutzern als Knoten und Interaktionen als Kanten, ermöglichen diese Netzwerke Empfehlungssysteme, die Freunde, Inhalte oder Produkte vorschlagen. Sie sind auch für die Erkennung von Betrug von entscheidender Bedeutung, da sie verdächtige Cluster von Aktivitäten identifizieren Aktivitäten, die traditionelle Methoden zur Erkennung von Anomalien übersehen werden könnten.

Implementierung von Graph-Konzepten

Während spezialisierte Bibliotheken die schwere Arbeit der Nachrichtenübermittlung übernehmen, ist das Verständnis für die Strukturierung von Graphdaten der erste Schritt. Im Folgenden finden Sie ein einfaches Beispiel mit PyTorch um um die Kantenverbindungen (Topologie) eines Graphen zu definieren, der als Eingabe für ein GNN dient.

import torch

# Define a simple graph with 3 nodes and 2 edges
# 'edge_index' represents connections: Node 0->1 and Node 1->2
edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 2]], dtype=torch.long)

# Define features for each node (e.g., x, y coordinates or attributes)
# 3 nodes, each with 2 feature values
x = torch.tensor([[-1, 0], [0, 0], [1, 0]], dtype=torch.float)

print(f"Graph defined with {x.size(0)} nodes and {edge_index.size(1)} edges.")

GNNs werden zunehmend in größere Pipelines integriert. Zum Beispiel könnte ein System die Bildsegmentierung zur Identifizierung von Objekten in einer Szene zu identifizieren und dann ein GNN zu verwenden, um die räumlichen Beziehungen zwischen diesen Objekten zu erkennen, wodurch die Lücke zwischen visueller Wahrnehmung und logischer Schlussfolgerung. Da Werkzeuge wie TensorFlow GNN und Deep Graph Library (DGL) reifen, wird die Einstiegshürde für den Einsatz dieser komplexen Modelle immer niedriger, wodurch sich ihre Reichweite auf Smart Cities und darüber hinaus.