Графовая нейронная сеть (GNN)

Основные понятия графовых нейронных сетей

Фундаментальный принцип GNN заключается в итеративном обновлении представлений узлов, которые часто называют вкраплениями. Представление каждого узла уточняется путем агрегирования информации от его локального соседа - его непосредственно связанных соседей и ребер, связывающих их. Этот основной механизм принято называть"передачей сообщений" или "агрегированием соседей". Благодаря этому процессу узлы включают как особенности своих соседей, так и структурную информацию графа (дискретная математика) в свое обновленное представление.

Благодаря укладке нескольких слоев GNN информация может распространяться на большие расстояния внутри графа, что позволяет сети изучать сложные, высокоуровневые паттерны и зависимости. GNN эффективно адаптируют основные концепции глубокого обучения (DL) для работы с графовой структурой, часто неевклидовыми данными. Было разработано несколько вариаций GNN, каждая из которых имеет уникальные стратегии агрегирования и обновления, в том числе Graph Convolutional Networks (GCNs), GraphSAGE и Graph Attention Networks (GATs). Подробно изучить эти методы можно в обзорной статье"Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications" предлагает исчерпывающую информацию.

Чем GNN отличаются от других сетей

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

• Конволюционные нейронные сети (CNN): CNN разработаны для данных с решетчатой структурой, таких как изображения. Они используют конволюционные фильтры, чтобы улавливать локальные пространственные иерархии. Несмотря на то, что они эффективны для таких задач, как обнаружение объектов (где используются такие модели, как Ultralytics YOLO ) и классификации изображений, они по своей природе не справляются с нерегулярной структурой графов.
• Рекуррентные нейронные сети (РНС): РНС специализируются на последовательных данных, таких как текст или временные ряды, обрабатывая входные данные шаг за шагом и сохраняя внутреннее состояние. Они меньше подходят для работы с графовыми данными, где взаимосвязи не обязательно последовательны.
• Граф знаний: Хотя в обоих случаях речь идет о графах, граф знаний - это прежде всего структурированное представление фактов и отношений, используемое для хранения данных, поиска и рассуждений. С другой стороны, GNN - это модели машинного обучения, которые изучают представления на основе данных графов для выполнения прогностических задач.

По сути, GNN - это предпочтительная архитектура, когда внутренняя структура данных и сама проблема лучше всего представляются в виде графа, фокусируясь на обучении на связях и отношениях.

Применение в реальном мире

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

• Открытие лекарств и хемоинформатика: Молекулы можно естественным образом представить в виде графов, где атомы - это узлы, а связи - ребра. GNN используются для предсказания молекулярных свойств, потенциальных взаимодействий и эффективности в процессе открытия лекарств, что ускоряет исследования в области ИИ в здравоохранении.
• Анализ социальных сетей: Такие платформы, как Facebook и Twitter, генерируют огромное количество данных о графах. GNN могут анализировать эти сети для обнаружения сообществ(community detection), предсказания связей (friend suggestions), выявления влиятельных пользователей и создания рекомендательных систем.
• Другие области применения: GNN также применяются в таких областях, как финансовое моделирование для обнаружения мошенничества, оптимизация маршрутов для предсказания трафика, улучшение симуляций физики и совершенствование управления инфраструктурой в умных городах.