Графовая нейронная сеть (GNN)

Graph Neural Network (GNN) — это специализированный тип нейронной сети (NN), предназначенный для выполнения логического вывода на данных, структурированных в виде графа. В отличие от других сетей, которые работают с последовательными или сетчатыми данными, GNN превосходно улавливают сложные взаимосвязи и зависимости между сущностями в графе. Основная сила GNN заключается в их способности изучать представления, которые включают информацию о связях узла, что делает их идеальными для задач, где контекст и взаимосвязи являются ключом к созданию точных прогнозов. Этот подход является основополагающим для различных современных решений AI.

Как работают GNN (Graph Neural Networks)?

GNN функционируют посредством процесса, часто называемого «передачей сообщений» или «агрегированием окрестностей». В этом процессе каждый узел графа собирает информацию (признаки) от своих ближайших соседей. Эта агрегированная информация затем используется для обновления собственного представления признаков узла. Этот шаг повторяется на нескольких слоях, что позволяет узлу получать информацию от узлов, находящихся дальше в графе. Распространяя информацию по структуре графа, GNN изучает богатое, контекстно-зависимое встраивание для каждого узла, которое кодирует как его собственные атрибуты, так и его положение в сети. Эта способность обрабатывать неевклидовы данные является крупным достижением в области глубокого обучения (DL).

Чем GNN отличаются от других сетей

Крайне важно понимать, чем GNN отличаются от других распространенных архитектур нейронных сетей:

• Сверточные нейронные сети (CNN): CNN предназначены для данных с сетчатой структурой, таких как изображения. Они используют сверточные фильтры для захвата локальных пространственных иерархий. Будучи мощными для таких задач, как обнаружение объектов (где модели, такие как Ultralytics YOLO, превосходны) и классификация изображений, они по своей сути не обрабатывают нерегулярную структуру графов.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN специализируются на последовательных данных, таких как текст или анализ временных рядов, обрабатывая входные данные шаг за шагом и поддерживая внутреннее состояние. Они менее подходят для графовых данных, где отношения не обязательно являются последовательными.
• Граф знаний: Хотя оба включают графы, граф знаний - это прежде всего структурированное представление фактов и взаимосвязей, используемое для хранения, извлечения и рассуждения данных. GNN, с другой стороны, являются моделями машинного обучения, которые изучают представления из графовых данных для выполнения прогнозных задач. GNN может, например, работать с данными, хранящимися в графе знаний.

Применение в реальном мире

GNN продемонстрировали значительный успех в различных областях благодаря своей способности эффективно моделировать реляционные данные:

• Открытие лекарств и хемоинформатика: Молекулы могут быть естественным образом представлены в виде графов, где атомы являются узлами, а связи — ребрами. GNN используются для прогнозирования молекулярных свойств, потенциальных взаимодействий и эффективности в процессе открытия лекарств, ускоряя исследования в области ИИ в здравоохранении. Это важный вариант использования, выделенный такими организациями, как DeepMind.
• Анализ социальных сетей: Платформы, такие как Facebook и X (ранее Twitter), генерируют огромные графовые данные. GNN могут анализировать эти сети для обнаружения сообществ (обнаружение сообществ), прогнозирования связей (предложения друзей), выявления влиятельных пользователей и обеспечения работы систем рекомендаций.
• Другие приложения: GNN также применяются в таких областях, как финансовое моделирование для обнаружения мошенничества, оптимизация маршрутов для прогнозирования трафика, улучшение физического моделирования и улучшение управления инфраструктурой в умных городах.

Инструменты и Фреймворки для GNN

Создание и обучение GNN упрощается благодаря нескольким специализированным фреймворкам, построенным на основе основных платформ глубокого обучения. Популярные библиотеки включают:

• PyTorch Geometric (PyG): Библиотека, построенная на основе PyTorch, для написания и обучения GNN для широкого спектра приложений, связанных со структурированными данными.
• Deep Graph Library (DGL): Простая в использовании, высокопроизводительная и масштабируемая библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения на графах.
• TensorFlow GNN: Библиотека от Google, предназначенная для построения графовых нейронных сетей на платформе TensorFlow.

Эти инструменты в сочетании с такими платформами, как Ultralytics HUB, для управления наборами данных и оптимизации жизненного цикла развертывания моделей, позволяют разработчикам решать сложные реляционные задачи.