ग्राफ तंत्रिका नेटवर्क

ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (जीएनएन) मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक वर्ग है जो ग्राफ-संरचित डेटा का विश्लेषण करता है। जीएनएन मशीनों को उस डेटा को समझने में मदद करते हैं जो ग्राफ़ या नेटवर्क, जैसे सामाजिक नेटवर्क और अनुशंसा प्रणाली के माध्यम से जुड़ा होता है।

जीएनएन इस विचार पर आधारित हैं कि ग्राफ़ में प्रत्येक नोड अन्य नोड्स में जानकारी प्राप्त और स्थानांतरित कर सकता है। यह सूचना हस्तांतरण आमतौर पर नोड्स के बीच लगातार संदेश भेजने के चरणों की एक श्रृंखला के माध्यम से किया जाता है। प्रत्येक चरण सीखने योग्य मापदंडों के एक सेट के अनुसार नोड में संग्रहीत डेटा को संशोधित कर सकता है। नोड-स्तरीय डेटा, नोड-नोड सूचना हस्तांतरण और सीखने योग्य मापदंडों का संयोजन जीएनएन को ग्राफ़-संरचित डेटा से उपयोगी और जटिल विशेषताएं सीखने में मदद करता है।

जीएनएन को सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण, अनुशंसा प्रणाली, दवा खोज और प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी सहित कई वास्तविक दुनिया के कार्यों में सफलतापूर्वक लागू किया गया है। इनका उपयोग तस्वीरों में पैटर्न को पहचानकर कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए भी किया गया है।

जीएनएन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के एक बड़े क्षेत्र का हिस्सा हैं जिसे डीप लर्निंग के रूप में जाना जाता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपसमूह है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम सीखने और भविष्यवाणियां करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए बहुस्तरीय नेटवर्क का उपयोग करते हैं। जीएनएन इस मायने में अद्वितीय हैं कि वे विशेष रूप से ग्राफ़-संरचित डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि अन्य गहन शिक्षण एल्गोरिदम विभिन्न प्रकार के डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।

कंप्यूटर विज्ञान के कई क्षेत्रों में अनुप्रयोगों के साथ, जीएनएन अनुसंधान का एक रोमांचक और संभावित रूप से परिवर्तनकारी क्षेत्र है। जैसे-जैसे मशीन लर्निंग के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट तेजी से जटिल और ग्राफ-संरचित होते जा रहे हैं, जीएनएन वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए नए और रचनात्मक समाधानों के विकास को शक्ति देने के लिए अच्छी स्थिति में हैं।