Graficzne sieci neuronowe

Grafowe sieci neuronowe (GNN) to klasa algorytmów uczenia maszynowego, które analizują dane o strukturze grafowej. GNN pomagają maszynom zrozumieć dane, które są połączone za pomocą grafu lub sieci, takich jak sieci społecznościowe i systemy rekomendacji.

GNN opierają się na założeniu, że każdy węzeł w grafie może odbierać i przesyłać informacje do innych węzłów. Ten transfer informacji jest zwykle wykonywany poprzez serię kolejnych kroków przekazywania wiadomości między węzłami. Każdy krok może modyfikować dane przechowywane w węźle zgodnie z zestawem parametrów, których można się nauczyć. Połączenie danych na poziomie węzła, transferu informacji węzeł-węzeł i parametrów, których można się nauczyć, pomaga GNN uczyć się przydatnych i złożonych funkcji z danych o strukturze grafu.

GNN zostały z powodzeniem zastosowane w wielu rzeczywistych zadaniach, w tym w analizie sieci społecznościowych, systemach rekomendacji, odkrywaniu leków i przewidywaniu struktury białek. Zostały one również wykorzystane do ulepszenia algorytmów widzenia komputerowego poprzez rozpoznawanie wzorców na zdjęciach.

GNN są częścią większej dziedziny algorytmów uczenia maszynowego, znanej jako głębokie uczenie, podzbiór sztucznej inteligencji. Algorytmy głębokiego uczenia wykorzystują wielowarstwowe sieci do analizowania i interpretowania dużych ilości danych w celu uczenia się i prognozowania. GNN są wyjątkowe, ponieważ koncentrują się w szczególności na danych o strukturze grafu, podczas gdy inne algorytmy głębokiego uczenia mogą analizować różne typy danych.

GNN są ekscytującym i potencjalnie transformacyjnym obszarem badań, mającym zastosowanie w wielu dziedzinach informatyki. Ponieważ zbiory danych wykorzystywane do uczenia maszynowego stają się coraz bardziej złożone i mają strukturę grafów, GNN są dobrze przygotowane do wspierania rozwoju nowych i kreatywnych rozwiązań rzeczywistych problemów.