Graf Sinir Ağı (GNN)

Çizge Sinir Ağı (GNN), sinir ağları alanında özelleşmiş bir mimaridir. işlemek ve analiz etmek için tasarlanmış derin öğrenme (DL) grafik olarak temsil edilen veriler. Standart iken makine öğrenimi (ML) modelleri tipik olarak şunları gerektirir verilerin düzenli ızgaralar (resimler gibi) veya sıralı diziler (metin gibi) halinde yapılandırılması, GNN'ler verileri yorumlamada mükemmeldir düğümler ve onları birbirine bağlayan kenarlar tarafından tanımlanır. Bu benzersiz yetenek, karmaşık ilişkileri yakalamalarını sağlar ve varlıklar arasındaki karşılıklı bağımlılıklar, bağlantı yapısının da aynı derecede önemli olduğu görevler için onları vazgeçilmez kılmaktadır. veri noktalarının kendileri kadar önemlidir.

Grafik Sinir Ağları Nasıl Çalışır?

Bir GNN'nin arkasındaki temel mekanizma, mesaj geçişi veya komşuluk toplaması olarak bilinen bir süreçtir. Bu çerçevede, Çizgedeki her düğüm, yakın komşularından bilgi toplayarak kendi temsilini günceller. Sırasında eğitim, ağ katıştırmaları öğrenir-yoğunvektör temsiller - hem düğümün kendi özelliklerini hem de çevresindeki yapısal bilgileri kodlayan Ağ.

Birden fazla işleme katmanı sayesinde, bir düğüm sonunda grafiğin uzak kısımlarından gelen bilgileri birleştirebilir, daha geniş bağlamı etkin bir şekilde "görmek". Bu durum geleneksel doğrusal regresyon veya basit sınıflandırma modelleri genellikle veri noktalarını bağımsız varlıklar olarak ele alır. Gibi çerçeveler PyTorch Geometric bu karmaşıklığı kolaylaştırır hesaplama, geliştiricilerin sofistike grafik tabanlı uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.

GNN'leri Diğer Mimarilerden Ayırt Etmek

GNN'lerin faydasını anlamak için onları diğer yaygın kullanılanlardan ayırmak faydalı olacaktır Modern yapay zekada bulunan sinir ağı (NN) türleri:

• Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler): CNN'ler görüntüler gibi ızgara yapılı veriler için optimize edilmiştir. Desenleri detect etmek için sabit boyutlu çekirdekler kullanırlar. Bir yandan gibi modeller Ultralytics YOLO11 temsil eder Görsel nesne algılamada son teknoloji, grafik verilerinin düzensiz, Öklidyen olmayan yapısını işlemek için doğal olarak tasarlanmamıştır.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): RNN'ler sıralı veriler için oluşturulmuştur, girdileri belirli bir sırayla işleyerek zaman serisi analizi veya dil görevleri. Buna karşılık GNN'ler, ilişkilerin zamansal olmaktan ziyade mekansal veya ilişkisel olduğu verileri ele alır.
• Bilgi Grafiği: Bir bilgi graf, gerçeklerin (varlıklar ve ilişkiler) yapılandırılmış bir veritabanı iken, GNN kullanılan hesaplama modelidir bu tür yapılardan öğrenmek için. GNN'ler genellikle muhakeme veya bağlantı tahmini yapmak için kullanılır bilgi grafiklerinin üstünde.

Gerçek Dünya Uygulamaları

İlişkileri modelleme yeteneği, GNN'leri çeşitli yüksek etkili sektörlerde güçlü kılmaktadır:

1. İlaç Keşfi ve Kimyası: İlaç endüstrisinde moleküller doğal yollarla elde edilebilir. atomların düğüm ve kimyasal bağların kenar olduğu grafikler olarak temsil edilir. GNN'ler aşağıdakilere yardımcı olur Moleküler tahminler yaparak Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka özellikleri, protein etkileşimlerini simüle etme ve potansiyel ilaç adaylarını geleneksel yöntemlerden daha hızlı belirleme simülasyonlar. Aşağıdakiler gibi büyük araştırma girişimleri DeepMind, büyük ölçüde geometrik derin öğrenme kavramlarına dayanıyor.
2. Sosyal Ağ Analizi: Platformlar, kullanıcı etkileşimlerinin geniş ağlarını analiz etmek için GNN'leri kullanır. Tarafından Kullanıcıları düğümler ve etkileşimleri de kenarlar olarak modelleyen bu ağlar Öneren Öneri Sistemleri arkadaşlar, içerik veya ürünler. Ayrıca, şüpheli kümeleri tespit ederek dolandırıcılık tespiti için de kritik öneme sahiptirler. faaliyeti geleneksel anomali tespit yöntemleri gözden kaçırabilir.

Grafik Kavramlarının Uygulanması

Özel kütüphaneler mesaj aktarımının ağır işlerini üstlenirken, grafik verilerinin nasıl yapılandırılacağını anlamak ilk adım. Aşağıda basit bir örnek verilmiştir PyTorch için GNN için girdi görevi gören bir grafiğin kenar bağlantılarını (topoloji) tanımlar.

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.")

GNN'ler giderek daha büyük boru hatlarına entegre edilmektedir. Örneğin, bir sistem şunları kullanabilir nesneleri tanımlamak için görüntü segmentasyonu arasındaki boşluğu doldurarak bu nesneler arasındaki uzamsal ilişkiler hakkında akıl yürütmek için bir GNN kullanın. görsel algı ve mantıksal muhakeme. Gibi araçlar TensorFlow GNN ve Derin Grafik Kütüphanesi (DGL ) olgunlaştıkça, bu karmaşık yapıların dağıtımı için giriş engeli modelleri düşmeye devam ederek erişim alanlarını akıllı şehirler ve ötesi.