Графовые нейронные сети

Графовые нейронные сети (ГНС) - это класс алгоритмов машинного обучения, которые анализируют данные с графовой структурой. GNN помогают машинам понять смысл данных, связанных графом или сетью, таких как социальные сети и рекомендательные системы.

В основе GNN лежит идея о том, что каждый узел графа может получать и передавать информацию другим узлам. Такая передача информации обычно осуществляется через серию последовательных шагов передачи сообщений между узлами. Каждый шаг может изменять данные, хранящиеся в узле, в соответствии с набором обучаемых параметров. Сочетание данных на уровне узлов, передачи информации между узлами и обучаемых параметров помогает ГСН изучать полезные и сложные характеристики графовых данных.

GNN были успешно применены во многих реальных задачах, включая анализ социальных сетей, рекомендательные системы, поиск лекарств и предсказание структуры белка. Они также использовались для улучшения алгоритмов компьютерного зрения путем распознавания паттернов на фотографиях.

GNN являются частью более широкой области алгоритмов машинного обучения, известной как глубокое обучение, подмножество искусственного интеллекта. Алгоритмы глубокого обучения используют многоуровневые сети для анализа и интерпретации больших объемов данных, чтобы учиться и делать прогнозы. GNN уникальны тем, что они сосредоточены именно на данных с графовой структурой, в то время как другие алгоритмы глубокого обучения могут анализировать различные типы данных.

GNNs - это захватывающая и потенциально преобразующая область исследований, которая находит применение во многих областях компьютерных наук. Поскольку наборы данных, используемые для машинного обучения, становятся все более сложными и структурированными в виде графов, GNN имеют все шансы стать основой для разработки новых и творческих решений реальных проблем.