Graph Neural Network (GNN)

그래프 신경망(GNN)은 딥 러닝 분야의 전문 아키텍처입니다. 딥 러닝(DL) 분야의 전문 아키텍처입니다. 처리하고 분석하도록 설계된 특수 아키텍처입니다. 표준 머신 러닝(ML) 모델은 일반적으로 이미지와 같은 규칙적인 격자 또는 텍스트와 같은 순차 배열로 데이터를 구조화해야 하지만, GNN은 노드와 에지로 정의된 데이터 해석에 노드와 노드를 연결하는 에지로 정의된 데이터를 해석하는 데 탁월합니다. 이 고유한 기능을 통해 개체 간의 복잡한 관계와 상호 의존성을 캡처할 수 있습니다. 그리고 개체 간의 상호 의존성을 포착할 수 있어 연결 구조가 데이터 포인트 자체만큼이나 중요한 데이터 포인트 자체만큼이나 중요한 작업에 필수적입니다.

그래프 신경망의 작동 원리

GNN의 핵심 메커니즘은 메시지 전달 또는 이웃 집계로 알려진 프로세스입니다. 이 프레임워크에서는 그래프의 모든 노드는 바로 옆의 이웃 노드로부터 정보를 수집하여 자신의 표현을 업데이트합니다. 훈련하는 동안 학습하는 동안 네트워크는 임베딩(임베딩 밀도벡터 표현을 학습하는데, 이는 노드 자체의 특징과 주변 네트워크의 구조적 정보를 모두 인코딩하는 네트워크.

여러 계층의 처리를 통해 노드는 결국 그래프에서 멀리 떨어진 부분의 정보를 통합할 수 있습니다, 더 넓은 맥락을 효과적으로 '볼' 수 있습니다. 이는 기존의 선형 회귀 또는 단순 분류 모델 은 데이터 포인트를 독립된 개체로 취급하는 경우가 많습니다. 다음과 같은 프레임워크 PyTorch Geometric과 같은 프레임워크는 이러한 복잡한 계산을 용이하게 하여 개발자가 정교한 그래프 기반 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다.

다른 아키텍처와 GNN의 차이점

GNN의 유용성을 이해하려면 현대 AI에서 흔히 볼 수 있는 다른 일반적인 신경망(NN) 유형과 구별하는 것이 도움이 됩니다:

• CNN(컨볼루션 신경망): CNN은 이미지와 같은 그리드 구조의 데이터에 최적화되어 있습니다. 고정된 크기의 커널을 사용하여 패턴을 detect . 반면 같은 모델 Ultralytics YOLO11 과 같은 모델은 시각적 객체 감지의 최신 기술을 대표하지만, 기본적으로 그래프 데이터의 불규칙하고 비유클리드 구조를 처리하도록 설계되지 않았습니다.
• 순환 신경망(RNN): RNN은 순차적 데이터용으로 구축되어 특정 순서로 입력을 처리하며, 다음과 같은 작업을 수행합니다. 특정 순서로 입력을 처리합니다. 반대로 GNN은 시간적 관계가 아닌 공간적 또는 관계적 관계에 있는 데이터를 처리합니다.
• 지식 그래프: 지식 그래프는 사실(개체 및 관계)의 구조화된 데이터베이스인 반면, GNN은 이러한 구조를 학습하는 데 사용되는 계산 모델입니다. 에 사용되는 계산 모델입니다. GNN은 지식 그래프 위에 추론이나 연결 예측을 수행하는 데 자주 사용됩니다. 추론이나 링크 예측을 수행하는 데 주로 사용됩니다.

실제 애플리케이션

관계를 모델링하는 능력은 영향력이 큰 다양한 산업에서 GNN을 강력하게 만듭니다:

1. 신약 개발 및 화학: 제약 업계에서 분자는 자연스럽게 원자를 노드, 화학 결합을 에지로 하는 그래프로 표현할 수 있습니다. GNN은 다음을 지원합니다. 분자 특성 예측을 통한 의료 분야의 AI 속성을 예측하고, 단백질 상호작용을 시뮬레이션하고, 잠재적인 약물 후보를 기존보다 빠르게 식별함으로써 의료 분야의 AI를 지원합니다. 시뮬레이션. 다음과 같은 주요 연구 이니셔티브는 같은 주요 연구 이니셔티브는 기하학적 딥러닝 개념에 크게 의존합니다.
2. 소셜 네트워크 분석: 플랫폼은 GNN을 사용하여 방대한 사용자 상호작용의 웹을 분석합니다. 사용자를 노드로 사용자를 노드로, 상호 작용을 에지로 모델링함으로써 이러한 네트워크는 다음과 같은 기능을 지원합니다. 추천 시스템 추천 시스템을 강화합니다. 또한 사기 탐지, 의심스러운 활동의 클러스터를 식별하는 데에도 중요합니다. 의심스러운 활동 클러스터를 식별하는 데에도 중요합니다. 이상 징후 탐지 방법에서 놓칠 수 있는 의심스러운 활동 클러스터를 식별하는 데에도 중요합니다.

그래프 개념 구현하기

메시지 전달의 무거운 작업은 전문 라이브러리가 처리하지만, 그래프 데이터를 구조화하는 방법을 이해하는 것은 첫 번째 단계입니다. 다음은 PyTorch 를 사용하여 그래프의 에지 연결(토폴로지)을 정의하는 간단한 예제입니다.

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.")

GNN은 점점 더 큰 파이프라인에 통합되고 있습니다. 예를 들어, 시스템에서 이미지 분할을 사용하여 장면의 객체를 식별한 다음 장면에서 객체를 식별한 다음, GNN을 사용하여 객체 간의 공간 관계를 추론함으로써 시각적 인식과 논리적 추론 사이의 시각적 인식과 논리적 추론 사이의 간극을 좁힐 수 있습니다. 다음과 같은 도구로 TensorFlow GNN과 딥 그래프 라이브러리(DGL) 와 같은 도구가 발전함에 따라, 이러한 복잡한 모델을 배포하기 위한 진입 장벽이 모델을 배포하는 진입 장벽이 계속 낮아지고 있으며, 스마트 시티와 그 너머로 스마트 시티와 그 너머로