Mạng nơ-ron đồ thị (GNN)

Các khái niệm cốt lõi của mạng nơ-ron đồ thị

Nguyên lý cơ bản đằng sau GNN là việc cập nhật lặp đi lặp lại các biểu diễn nút, thường được gọi là nhúng . Biểu diễn của mỗi nút được tinh chỉnh bằng cách tổng hợp thông tin từ vùng lân cận cục bộ của nó—các hàng xóm được kết nối trực tiếp và các cạnh liên kết chúng. Cơ chế cốt lõi này thường được gọi là " truyền thông điệp " hoặc "tổng hợp vùng lân cận". Thông qua quá trình này, các nút kết hợp cả các tính năng của hàng xóm và thông tin cấu trúc của đồ thị (toán học rời rạc) vào biểu diễn được cập nhật của riêng chúng.

Bằng cách xếp chồng nhiều lớp GNN, thông tin có thể lan truyền qua khoảng cách xa hơn trong đồ thị, cho phép mạng học các mẫu và phụ thuộc phức tạp, cấp cao. GNN điều chỉnh hiệu quả các khái niệm học sâu (DL) cốt lõi để xử lý dữ liệu có cấu trúc đồ thị, thường không phải Euclid . Một số biến thể của GNN đã được phát triển, mỗi biến thể có các chiến lược tổng hợp và cập nhật riêng, bao gồm Graph Convolutional Networks (GCN) , GraphSAGE và Graph Attention Networks (GAT) . Để khám phá chi tiết các phương pháp này, bài báo đánh giá " Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications " cung cấp những hiểu biết toàn diện.

Sự khác biệt giữa GNN và các mạng khác

Điều quan trọng là phải hiểu GNN khác với các kiến trúc mạng nơ-ron thông thường khác như thế nào:

• Mạng nơ-ron tích chập (CNN) : CNN được thiết kế cho dữ liệu có cấu trúc dạng lưới, chẳng hạn như hình ảnh. Chúng sử dụng bộ lọc tích chập để nắm bắt các phân cấp không gian cục bộ. Mặc dù mạnh mẽ đối với các tác vụ như phát hiện đối tượng (nơi các mô hình như Ultralytics YOLO excel) và phân loại hình ảnh, chúng không xử lý được cấu trúc bất thường của đồ thị.
• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) : RNN chuyên dùng cho dữ liệu tuần tự như văn bản hoặc chuỗi thời gian, xử lý đầu vào từng bước và duy trì trạng thái nội bộ. Chúng ít phù hợp hơn với dữ liệu đồ thị khi các mối quan hệ không nhất thiết phải tuần tự.
• Biểu đồ tri thức : Mặc dù cả hai đều liên quan đến biểu đồ, Biểu đồ tri thức chủ yếu là biểu diễn có cấu trúc các sự kiện và mối quan hệ được sử dụng để lưu trữ, truy xuất và lập luận dữ liệu. Mặt khác, GNN là các mô hình học máy học các biểu diễn từ dữ liệu biểu đồ để thực hiện các tác vụ dự đoán.

Về bản chất, GNN là kiến trúc được ưu tiên khi cấu trúc vốn có của dữ liệu và bản thân vấn đề được thể hiện tốt nhất dưới dạng đồ thị, tập trung vào việc học hỏi từ các kết nối và mối quan hệ.

Ứng dụng trong thế giới thực

GNN đã chứng minh được sự thành công đáng kể trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhờ khả năng mô hình hóa dữ liệu quan hệ hiệu quả:

• Khám phá thuốc và tin học hóa học: Các phân tử có thể được biểu diễn tự nhiên dưới dạng đồ thị, trong đó các nguyên tử là các nút và các liên kết là các cạnh. GNN được sử dụng để dự đoán các đặc tính phân tử, các tương tác tiềm ẩn và hiệu quả trong quá trình khám phá thuốc , thúc đẩy nghiên cứu về AI trong chăm sóc sức khỏe .
• Phân tích mạng xã hội: Các nền tảng như Facebook và Twitter tạo ra dữ liệu đồ thị lớn. GNN có thể phân tích các mạng này để phát hiện cộng đồng ( phát hiện cộng đồng ), dự đoán liên kết (gợi ý kết bạn), xác định người dùng có ảnh hưởng và cung cấp năng lượng cho Hệ thống đề xuất .
• Các ứng dụng khác: GNN cũng được ứng dụng trong các lĩnh vực như mô hình tài chính để phát hiện gian lận , tối ưu hóa tuyến đường để dự đoán giao thông , tăng cường mô phỏng vật lý và cải thiện quản lý cơ sở hạ tầng ở các thành phố thông minh .