Grafik Sinir Ağı (GNN)

GNN'ler Nasıl Çalışır?

GNN'ler genellikle "mesaj geçişi" veya "komşuluk toplama" olarak adlandırılan bir süreçle çalışır. Bu süreçte, grafikteki her düğüm yakın komşularından bilgi (özellik) toplar. Bu toplanmış bilgi daha sonra düğümün kendi özellik temsilini güncellemek için kullanılır. Bu adım birden fazla katman boyunca tekrarlanarak bir düğümün temsilinin grafikte daha uzakta bulunan düğümlerden etkilenmesine olanak tanır. GNN, grafiğin yapısı boyunca bilgi yayarak, her düğüm için hem kendi özelliklerini hem de ağ içindeki konumunu kodlayan zengin, bağlama duyarlı bir gömme öğrenir. Öklid dışı verileri işleme yeteneği, derin öğrenme (DL) alanında önemli bir ilerlemedir.

GNN'lerin Diğer Ağlardan Farkı

GNN'lerin diğer yaygın sinir ağı mimarilerinden nasıl farklı olduğunu anlamak çok önemlidir:

• Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler): CNN'ler görüntüler gibi ızgara yapılı veriler için tasarlanmıştır. Yerel uzamsal hiyerarşileri yakalamak için konvolüsyonel filtreler kullanırlar. Nesne algılama ( Ultralytics YOLO gibi modellerin mükemmel olduğu) ve görüntü sınıflandırma gibi görevler için güçlü olsalar da, grafiklerin düzensiz yapısını doğal olarak ele almazlar.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): RNN'ler metin veya zaman serisi analizi gibi sıralı veriler için uzmanlaşmıştır, girdileri adım adım işler ve dahili bir durumu korur. İlişkilerin mutlaka sıralı olmadığı grafik verileri için daha az uygundurlar.
• Bilgi Grafiği: Her ikisi de grafik içermekle birlikte, Bilgi Grafiği öncelikle veri depolama, geri alma ve muhakeme için kullanılan gerçeklerin ve ilişkilerin yapılandırılmış bir temsilidir. Öte yandan GNN'ler, tahmine dayalı görevleri gerçekleştirmek için grafik verilerinden temsilleri öğrenen makine öğrenimi modelleridir. Örneğin bir GNN, bir bilgi grafiği içinde depolanan veriler üzerinde çalışabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GNN'ler, ilişkisel verileri etkili bir şekilde modelleme yetenekleri nedeniyle çeşitli alanlarda önemli başarılar göstermiştir:

• İlaç Keşfi ve Kemoinformatik: Moleküller doğal olarak atomların düğüm ve bağların kenar olduğu grafikler olarak temsil edilebilir. GNN'ler, ilaç keşif sürecinde moleküler özellikleri, potansiyel etkileşimleri ve etkinliği tahmin etmek için kullanılır ve Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka alanındaki araştırmaları hızlandırır. Bu, DeepMind gibi kuruluşlar tarafından vurgulanan önemli bir kullanım örneğidir.
• Sosyal Ağ Analizi: Facebook ve X(eski adıyla Twitter) gibi platformlar geniş grafik verileri üretir. GNN'ler toplulukları tespit etmek(topluluk tespiti), bağlantıları tahmin etmek (arkadaş önerileri), etkili kullanıcıları belirlemek ve Öneri Sistemlerini güçlendirmek için bu ağları analiz edebilir.
• Diğer Uygulamalar: GNN'ler ayrıca dolandırıcılık tespiti için finansal modelleme, trafik tahmini için rotaların optimize edilmesi, fizik simülasyonlarının geliştirilmesi ve akıllı şehirlerde altyapı yönetiminin iyileştirilmesi gibi alanlarda da uygulanmaktadır.

GNN'ler için Araçlar ve Çerçeveler

GNN'lerin oluşturulması ve eğitilmesi, büyük derin öğrenme platformlarının üzerine inşa edilmiş birkaç özel çerçeve tarafından erişilebilir hale getirilmiştir. Popüler kütüphaneler şunları içerir:

• PyTorch Geometrik (PyG): Yapılandırılmış verilerle ilgili çok çeşitli uygulamalar için GNN'leri yazmak ve eğitmek için PyTorch üzerine inşa edilmiş bir kütüphane.
• Derin Grafik Kütüphanesi (DGL): Grafikler üzerinde derin öğrenme için kullanımı kolay, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir bir açık kaynak kütüphanesi.
• TensorFlow GNN: TensorFlow platformunda grafik sinir ağları oluşturmak için tasarlanmış bir Google kütüphanesi.

Bu araçlar, veri kümelerini yönetmek ve model dağıtım yaşam döngüsünü kolaylaştırmak için Ultralytics HUB gibi platformlarla birlikte, geliştiricilerin karmaşık ilişkisel sorunların üstesinden gelmelerini sağlar.