Mạng lưới thần kinh đồ thị

Mạng thần kinh đồ thị (GNN) là một lớp thuật toán học máy để phân tích dữ liệu có cấu trúc đồ thị. GNN giúp máy hiểu được dữ liệu được kết nối thông qua biểu đồ hoặc mạng, chẳng hạn như mạng xã hội và hệ thống đề xuất.

GNN dựa trên ý tưởng rằng mỗi nút trong biểu đồ có thể nhận và truyền thông tin đến các nút khác. Việc truyền thông tin này thường được thực hiện thông qua một loạt các bước truyền thông điệp liên tiếp giữa các nút. Mỗi bước có thể sửa đổi dữ liệu được lưu trữ trong một nút theo một tập hợp các tham số có thể học được. Sự kết hợp giữa dữ liệu cấp độ nút, truyền thông tin nút-nút và các tham số có thể học được giúp GNN tìm hiểu các tính năng hữu ích và phức tạp từ dữ liệu có cấu trúc biểu đồ.

GNN đã được áp dụng thành công trong nhiều nhiệm vụ trong thế giới thực, bao gồm phân tích mạng xã hội, hệ thống gợi ý, khám phá thuốc và dự đoán cấu trúc protein. Chúng cũng đã được sử dụng để cải thiện các thuật toán thị giác máy tính bằng cách nhận dạng các mẫu trong ảnh.

GNN là một phần của lĩnh vực thuật toán học máy lớn hơn được gọi là học sâu, một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán học sâu sử dụng mạng nhiều lớp để phân tích và giải thích lượng lớn dữ liệu nhằm tìm hiểu và đưa ra dự đoán. GNN độc đáo ở chỗ chúng tập trung đặc biệt vào dữ liệu có cấu trúc biểu đồ, trong khi các thuật toán học sâu khác có thể phân tích các loại dữ liệu khác nhau.

GNN là một lĩnh vực nghiên cứu thú vị và có khả năng biến đổi, với các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học máy tính. Khi các bộ dữ liệu được sử dụng cho học máy ngày càng trở nên phức tạp và có cấu trúc biểu đồ, GNN có vị trí tốt để hỗ trợ phát triển các giải pháp mới và sáng tạo cho các vấn đề trong thế giới thực.