الرسم البياني للشبكات العصبية

الشبكات العصبية للرسم البياني (GNNs) هي فئة من خوارزميات التعلم الآلي التي تحلل البيانات المنظمة للرسم البياني. تساعد شبكات GNN الآلات على فهم البيانات المتصلة من خلال رسم بياني أو شبكة، مثل الشبكات الاجتماعية وأنظمة التوصية.

تعتمد شبكات GNN على فكرة أن كل عقدة في الرسم البياني يمكنها تلقي المعلومات ونقلها إلى العقد الأخرى. عادةً ما يتم إجراء نقل المعلومات هذا من خلال سلسلة من خطوات تمرير الرسائل المتتالية بين العقد. يمكن لكل خطوة تعديل البيانات المخزنة في العقدة وفقًا لمجموعة من المعلمات القابلة للتعلم. يساعد الجمع بين البيانات على مستوى العقدة ونقل معلومات العقدة والمعلمات القابلة للتعلم شبكات GNN على تعلم ميزات مفيدة ومعقدة من البيانات المنظمة للرسم البياني.

تم تطبيق شبكات GNN بنجاح في العديد من المهام الواقعية، بما في ذلك تحليل الشبكات الاجتماعية، وأنظمة التوصية، واكتشاف الأدوية، والتنبؤ ببنية البروتين. كما تم استخدامها أيضًا لتحسين خوارزميات رؤية الكمبيوتر من خلال التعرف على الأنماط في الصور الفوتوغرافية.

تعد شبكات GNN جزءًا من مجال أكبر من خوارزميات التعلم الآلي المعروف باسم التعلم العميق، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. تستخدم خوارزميات التعلم العميق شبكات متعددة الطبقات لتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات من أجل التعلم وإجراء التنبؤات. تعتبر شبكات GNN فريدة من نوعها من حيث أنها تركز بشكل خاص على البيانات المنظمة للرسوم البيانية، في حين يمكن لخوارزميات التعلم العميق الأخرى تحليل أنواع مختلفة من البيانات.

تعد شبكات GNN مجالًا بحثيًا مثيرًا ومن المحتمل أن يحدث تحولًا، ولها تطبيقات في العديد من مجالات علوم الكمبيوتر. نظرًا لأن مجموعات البيانات المستخدمة للتعلم الآلي أصبحت معقدة بشكل متزايد ومهيكلة بالرسوم البيانية، فإن شبكات GNN في وضع جيد يمكنها من دعم تطوير حلول جديدة ومبتكرة لمشاكل العالم الحقيقي.