Grafik Sinir Ağı (GNN)

Çizge Sinir Ağlarının Temel Kavramları

GNN'lerin arkasındaki temel ilke, genellikle gömme olarak adlandırılan düğüm temsillerinin yinelemeli olarak güncellenmesidir. Her düğümün temsili, yerel komşuluğundan (doğrudan bağlı komşuları ve onları birbirine bağlayan kenarlar) gelen bilgiler toplanarak iyileştirilir. Bu temel mekanizma genellikle"mesaj geçişi" veya "komşuluk toplama" olarak adlandırılır. Bu süreç sayesinde düğümler hem komşularının özelliklerini hem de grafiğin yapısal bilgilerini (ayrık matematik) kendi güncellenmiş temsillerine dahil ederler.

Birden fazla GNN katmanını üst üste koyarak, bilgi grafik içinde daha büyük mesafelere yayılabilir ve ağın karmaşık, üst düzey kalıpları ve bağımlılıkları öğrenmesini sağlar. GNN'ler temel derin öğrenme (DL) kavramlarını grafik yapılı, genellikle Öklid olmayan verileri işlemek için etkili bir şekilde uyarlar. Grafik Evrişimli Ağlar (GCN'ler ), GraphSAGE ve Grafik Dikkat Ağları (GAT'ler) dahil olmak üzere, her biri benzersiz toplama ve güncelleme stratejilerine sahip çeşitli GNN varyasyonları geliştirilmiştir. Bu yöntemlerin ayrıntılı bir incelemesi için"Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications" başlıklıinceleme yazısı kapsamlı bilgiler sunmaktadır.

GNN'lerin Diğer Ağlardan Farkı

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

• Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler): CNN'ler görüntüler gibi ızgara yapılı veriler için tasarlanmıştır. Yerel uzamsal hiyerarşileri yakalamak için konvolüsyonel filtreler kullanırlar. Nesne algılama gibi görevler için güçlü olsa da (burada Ultralytics YOLO excel) ve görüntü sınıflandırma, grafiklerin düzensiz yapısını doğal olarak ele almazlar.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): RNN'ler metin veya zaman serileri 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 grafikleri 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.

Özünde, GNN'ler, verilerin doğal yapısı ve problemin kendisi en iyi şekilde bir grafik olarak temsil edildiğinde, bağlantılardan ve ilişkilerden öğrenmeye odaklanan tercih edilen mimaridir.

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.
• Sosyal Ağ Analizi: Facebook ve 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.