Graph Neural Network (GNN)

Grundlegende Konzepte von Graph Neural Networks

Das Grundprinzip von GNNs ist die iterative Aktualisierung der Knotenrepräsentationen, die oft als Einbettungen bezeichnet werden. Die Darstellung jedes Knotens wird verfeinert, indem Informationen aus seiner lokalen Nachbarschaft - seinen direkt verbundenen Nachbarn und den sie verbindenden Kanten - zusammengefasst werden. Dieser zentrale Mechanismus wird gemeinhin als"message passing" oder "neighborhood aggregation" bezeichnet. Durch diesen Prozess beziehen die Knoten sowohl die Merkmale ihrer Nachbarn als auch die strukturellen Informationen des Graphen (diskrete Mathematik) in ihre eigene aktualisierte Darstellung ein.

Durch das Stapeln mehrerer GNN-Schichten können sich Informationen über größere Entfernungen innerhalb des Graphen ausbreiten, so dass das Netzwerk komplizierte, übergeordnete Muster und Abhängigkeiten lernen kann. GNNs adaptieren zentrale Konzepte des Deep Learning (DL), um graphenstrukturierte, oft nicht-euklidische Daten zu verarbeiten. Es wurden mehrere Varianten von GNNs entwickelt, jede mit einzigartigen Aggregations- und Aktualisierungsstrategien, darunter Graph Convolutional Networks (GCNs), GraphSAGE und Graph Attention Networks (GATs). Eine detaillierte Untersuchung dieser Methoden findet sich in der Übersichtsarbeit"Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications" einen umfassenden Einblick.

Wie sich GNNs von anderen Netzwerken unterscheiden

Es ist wichtig zu verstehen, wie sich GNNs von anderen gängigen neuronalen Netzarchitekturen unterscheiden:

• Convolutional Neural Networks (CNNs): CNNs sind für gitterförmig strukturierte Daten, wie z. B. Bilder, konzipiert. Sie verwenden Faltungsfilter, um lokale räumliche Hierarchien zu erfassen. Sie sind zwar leistungsstark für Aufgaben wie die Objekterkennung (wo Modelle wie Ultralytics YOLO ) und die Klassifizierung von Bildern, aber sie sind nicht in der Lage, die unregelmäßige Struktur von Graphen zu erfassen.
• Rekurrente Neuronale Netze (RNNs): RNNs sind auf sequentielle Daten wie Text oder Zeitreihen spezialisiert, verarbeiten Eingaben schrittweise und behalten einen internen Zustand bei. Sie sind weniger geeignet für Graphdaten, bei denen die Beziehungen nicht unbedingt sequentiell sind.
• Knowledge Graph: Obwohl es sich bei beiden um Graphen handelt, ist ein Knowledge Graph in erster Linie eine strukturierte Darstellung von Fakten und Beziehungen, die für die Datenspeicherung, das Abrufen von Daten und für Schlussfolgerungen verwendet wird. GNNs hingegen sind maschinelle Lernmodelle, die Repräsentationen aus Graphdaten lernen, um Vorhersageaufgaben zu erfüllen.

Im Wesentlichen sind GNNs die bevorzugte Architektur, wenn die inhärente Struktur der Daten und das Problem selbst am besten als Graph dargestellt werden und der Schwerpunkt auf dem Lernen aus Verbindungen und Beziehungen liegt.

Anwendungen in der realen Welt

GNNs haben sich aufgrund ihrer Fähigkeit, relationale Daten effektiv zu modellieren, in verschiedenen Bereichen als sehr erfolgreich erwiesen:

• Entdeckung von Medikamenten und Cheminformatik: Moleküle können auf natürliche Weise als Graphen dargestellt werden, in denen Atome Knoten und Bindungen Kanten sind. GNNs werden zur Vorhersage molekularer Eigenschaften, potenzieller Wechselwirkungen und der Wirksamkeit bei der Entdeckung von Medikamenten verwendet und beschleunigen die Forschung im Bereich der KI im Gesundheitswesen.
• Analyse sozialer Netzwerke: Plattformen wie Facebook und Twitter erzeugen riesige Graphdaten. GNNs können diese Netzwerke analysieren, um Gemeinschaften zu erkennen(Community Detection), Links vorherzusagen (Freundschaftsvorschläge), einflussreiche Nutzer zu identifizieren und Empfehlungssysteme zu unterstützen.
• Andere Anwendungen: GNNs werden auch in Bereichen wie der Finanzmodellierung zur Betrugserkennung, der Optimierung von Routen für die Verkehrsprognose, der Verbesserung von Physiksimulationen und der Verbesserung des Infrastrukturmanagements in Smart Cities eingesetzt.