图神经网络 (GNN)

图神经网络 (GNN) 是一种专门类型的神经网络 (NN)，旨在对结构化为图的数据执行推理。与其他在顺序或网格状数据上运行的网络不同，GNN 擅长捕获图中实体之间复杂的关​​系和依赖关系。GNN 的核心优势在于它们能够学习包含有关节点连接信息的表示，这使得它们非常适合上下文和关系是做出准确预测的关键的任务。这种方法是各种现代AI 解决方案的基础。

GNN 的工作原理是什么？

GNN 通过一个通常被称为“消息传递”或“邻域聚合”的过程来运作。在这个过程中，图中的每个节点从其直接邻居收集信息（特征）。然后，此聚合信息用于更新节点自身的特征表示。此步骤在多个层上重复进行，从而使节点的表示受到图中更远距离的节点的影响。通过在图的结构中传播信息，GNN 为每个节点学习丰富的、具有上下文感知的 嵌入，该嵌入编码了其自身的属性及其在网络中的位置。这种处理非欧几里德数据的能力是 深度学习 (DL) 领域的一项重大进步。

GNN 与其他网络的区别

理解 GNN 与其他常见神经网络架构的区别至关重要：

• 卷积神经网络（CNN）: CNN 专为网格结构化数据（例如图像）而设计。 它们使用卷积滤波器来捕获局部空间层次结构。 虽然对于诸如目标检测（Ultralytics YOLO 等模型在此方面表现出色）和图像分类之类的任务非常强大，但它们本身并不处理图的不规则结构。
• Recurrent Neural Networks (RNNs)（循环神经网络）: RNN 专门用于顺序数据，如文本或时间序列分析，逐步处理输入并保持内部状态。它们不太适合关系不一定是顺序的图数据。
• 知识图谱: 虽然两者都涉及图，但知识图谱主要用于事实和关系的结构化表示，用于数据存储、检索和推理。另一方面，GNN 是机器学习模型，它从图数据中学习表示以执行预测任务。例如，GNN 可以在存储在知识图谱中的数据上运行。

实际应用

由于 GNN 能够有效地建模关系数据，因此已在各个领域取得了显著成功：

• 药物发现和化学信息学： 分子可以自然地表示为图，其中原子是节点，键是边。 GNN用于预测药物发现过程中的分子性质、潜在相互作用和功效，从而加速了医疗保健领域AI的研究。 这是DeepMind等组织强调的一个突出用例。
• 社交网络分析： 像Facebook和 X（以前的 Twitter）这样的平台会生成大量的图数据。GNN 可以分析这些网络以检测社区（社区检测）、预测链接（朋友建议）、识别有影响力的用户并为推荐系统提供支持。
• 其他应用： GNN 还应用于金融建模等领域，用于欺诈检测、优化交通预测的路线、增强物理模拟以及改进智慧城市中的基础设施管理。

GNN的工具和框架

构建和训练 GNN 可以通过建立在主要 深度学习平台 之上的几个专用框架来实现。流行的库包括：

• PyTorch Geometric (PyG): 一个基于 PyTorch 构建的库，用于编写和训练 GNN，以用于与结构化数据相关的各种应用。
• 深度图库 (DGL): 一个易于使用、高性能且可扩展的开源库，用于在图上进行深度学习。
• TensorFlow GNN: Google的一个库，旨在在TensorFlow平台上构建图神经网络。

这些工具与诸如 Ultralytics HUB 等平台相结合，用于管理数据集和简化模型部署生命周期，从而使开发人员能够解决复杂的关系问题。