Mạng nơ-ron đồ thị (GNN)

Mạng Nơ-ron Đồ thị (GNN) là một loại mạng nơ-ron (NN) chuyên biệt được thiết kế để thực hiện suy luận trên dữ liệu có cấu trúc dưới dạng đồ thị. Không giống như các mạng khác hoạt động trên dữ liệu tuần tự hoặc dạng lưới, GNN vượt trội trong việc nắm bắt các mối quan hệ và sự phụ thuộc phức tạp giữa các thực thể trong đồ thị. Điểm mạnh cốt lõi của GNN nằm ở khả năng học các biểu diễn kết hợp thông tin về các kết nối của một nút, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ mà ngữ cảnh và mối quan hệ là chìa khóa để đưa ra dự đoán chính xác. Cách tiếp cận này là nền tảng cho nhiều giải pháp AI hiện đại.

Cách thức hoạt động của GNN

Mạng GNN hoạt động thông qua một quy trình thường được gọi là "truyền thông điệp" hoặc "tổng hợp lân cận". Trong quy trình này, mỗi nút trong đồ thị thu thập thông tin (đặc trưng) từ các nút lân cận trực tiếp. Thông tin tổng hợp này sau đó được sử dụng để cập nhật biểu diễn đặc trưng của chính nút đó. Bước này được lặp lại trên nhiều lớp, cho phép biểu diễn của một nút bị ảnh hưởng bởi các nút ở xa hơn trong đồ thị. Bằng cách truyền thông tin qua cấu trúc của đồ thị, GNN học được một phép nhúng phong phú, có nhận biết ngữ cảnh cho mỗi nút, mã hóa cả thuộc tính của chính nó và vị trí của nó trong mạng. Khả năng xử lý dữ liệu phi Euclid này là một bước tiến lớn trong lĩnh vực học sâu (DL) .

Sự khác biệt giữa GNN và các mạng khác

Điều quan trọng là phải hiểu GNN khác với các kiến trúc mạng nơ-ron thông thường khác như thế nào:

• Mạng nơ-ron tích chập (CNN) : CNN được thiết kế cho dữ liệu có cấu trúc lưới, chẳng hạn như hình ảnh. Chúng sử dụng các bộ lọc tích chập để nắm bắt các hệ thống phân cấp không gian cục bộ. Mặc dù mạnh mẽ cho các tác vụ như phát hiện đối tượng (trong đó các mô hình như Ultralytics YOLO vượt trội) và phân loại hình ảnh , chúng không xử lý được cấu trúc bất thường của đồ thị.
• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) : RNN chuyên dùng cho dữ liệu tuần tự như văn bản hoặc phân tích chuỗi thời gian , xử lý dữ liệu đầu vào từng bước và duy trì trạng thái nội bộ. Chúng ít phù hợp hơn với dữ liệu đồ thị, nơi các mối quan hệ không nhất thiết phải tuần tự.
• Đồ thị tri thức : Mặc dù cả hai đều liên quan đến đồ thị, Đồ thị tri thức chủ yếu là một biểu diễn có cấu trúc các sự kiện và mối quan hệ được sử dụng để lưu trữ, truy xuất và suy luận dữ liệu. Mặt khác, GNN là các mô hình học máy học các biểu diễn từ dữ liệu đồ thị để thực hiện các tác vụ dự đoán. Ví dụ, GNN có thể hoạt động trên dữ liệu được lưu trữ trong đồ thị tri thức .

Ứng dụng trong thế giới thực

GNN đã chứng minh được sự thành công đáng kể trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhờ khả năng mô hình hóa dữ liệu quan hệ hiệu quả:

• Khám phá Thuốc và Tin Hóa học: Các phân tử có thể được biểu diễn tự nhiên dưới dạng đồ thị, trong đó nguyên tử là các nút và liên kết là các cạnh. Mạng nơ-ron nhân tạo (GNN) được sử dụng để dự đoán các đặc tính phân tử, tương tác tiềm năng và hiệu quả trong quá trình khám phá thuốc , từ đó thúc đẩy nghiên cứu AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe . Đây là một trường hợp sử dụng nổi bật được các tổ chức như DeepMind nhấn mạnh.
• Phân tích Mạng xã hội: Các nền tảng như Facebook và X ( trước đây là Twitter ) tạo ra dữ liệu đồ thị khổng lồ. GNN có thể phân tích các mạng này để phát hiện cộng đồng ( phát hiện cộng đồng ), dự đoán liên kết (gợi ý kết bạn), xác định người dùng có ảnh hưởng và hỗ trợ Hệ thống Đề xuất .
• Các ứng dụng khác: GNN cũng được ứng dụng trong các lĩnh vực như mô hình hóa tài chính để phát hiện gian lận , tối ưu hóa tuyến đường để dự đoán giao thông , tăng cường mô phỏng vật lý và cải thiện quản lý cơ sở hạ tầng ở các thành phố thông minh .

Công cụ và Khung cho GNN

Việc xây dựng và đào tạo GNN có thể được thực hiện dễ dàng thông qua một số khuôn khổ chuyên biệt được xây dựng trên các nền tảng học sâu lớn. Các thư viện phổ biến bao gồm:

• PyTorch Geometric (PyG) : Một thư viện được xây dựng trên PyTorch để viết và đào tạo GNN cho nhiều ứng dụng liên quan đến dữ liệu có cấu trúc.
• Thư viện đồ thị sâu (DGL) : Một thư viện mã nguồn mở dễ sử dụng, hiệu suất cao và có khả năng mở rộng để học sâu trên đồ thị.
• TensorFlow GNN : Một thư viện từ Google được thiết kế để xây dựng mạng nơ-ron đồ thị trên nền tảng TensorFlow .

Các công cụ này, kết hợp với các nền tảng như Ultralytics HUB để quản lý tập dữ liệu và hợp lý hóa vòng đời triển khai mô hình , giúp các nhà phát triển giải quyết các vấn đề quan hệ phức tạp.