Graph Neuronale Netze in 5 Minuten erklärt

Graph Neural Networks (GNNs) sind ein modernes Konzept, das dabei hilft, Graphen zu analysieren, Beziehungen zwischen Objekten abzuleiten und daraus aussagekräftige Daten vorherzusagen.

Die Popularität von künstlicher Intelligenz und Maschinelles Lernen hat die Nachfrage nach Konzepten wie GNNs bei Unternehmen und Verbrauchern weiter gesteigert.

Sie sind für verschiedene Branchen und Benutzer hilfreich, um Aufgaben wie Bild- und Textklassifizierung und natürliche Sprache auszuführen processing, Produktempfehlungen, Social-Media-Analyse usw.

Nun, wenn es um Diagramme geht, ist das Problem, dass deren Analyse und Darstellung mit Standardmethoden wie CNNs eine Herausforderung sein kann.

Hier kommen GNNs ins Spiel, um mehrere Graphenprobleme zu lösen.

In diesem Artikel werde ich darüber sprechen, was GNNs sind, wie sie funktionieren, ihre Anwendungen in der realen Welt und mehr.

Also bleibt gespannt!

Einführung in Diagramme

Ein Diagramm ist unerlässlichally eine Art der Darstellung related Daten. Es hilft, die Beziehung zwischen Objekten, Menschen und Konzepten zu visualisieren. Grafiken können auch beim Training hilfreich sein Modelle für maschinelles Lernen (ML). für komplexe Aufgaben. Beispiele für Diagramme könnten soziale Mediennetzwerke, die Modellierung verschiedener physikalischer Systeme, die Analyse von Fingerabdrücken usw. sein.

In der Welt der Informatik sind Graphen eine Art Datenstruktur, die aus zwei Komponenten besteht – Kanten und Knoten (oder Vertices). Die Kanten werden auch als Verbindungen bezeichnet, die die Beziehung zwischen verschiedenen Knoten bestimmen, während die Knoten Entitäten oder Objekte, Orte usw. sind.

Mathematically, ein Diagramm kann durch diese Formel beschrieben werden:

G = (V, E)

Hier steht G für einen Graphen, V für einen Satz Scheitelpunkte und E für Kanten.

Es gibt zwei Arten von Diagrammen:

• Regie: Ein gerichteter Graph bezeichnet die Richtungsabhängigkeit zwischen zwei Knoten. Diese Art von Diagramm kann unidirektional oder bidirektional sein.
• Ungerichtet: Einem ungerichteten Graphen fehlt die Richtungsabhängigkeit, wenn die Knoten nur gegenseitig verknüpft sindally.

Warum ist die Analyse eines Diagramms eine Herausforderung?

Die Analyse eines Diagramms kann aus vielen Gründen eine Herausforderung sein:

• Graphen existieren im nicht-euklidischen Raum, was bedeutet, dass sich die Daten mit gekrümmten Oberflächen statt mit flachen Oberflächen wie 2D oder 3D befassen. Dies erschwert die Interpretation des Diagramms und seiner Daten.
• Ein Graph kann zehn, hundert oder sogar Millionen Knoten haben, und die Anzahl der Kanten kann für jeden Knoten variieren. Aufgrund der großen Größe und seines Dimensionalitätsfaktors nimmt die Komplexität der Interpretation des Diagramms zu.
• Die Grafikgröße ist dynamisch ohne feste Form. Zwei Graphen könnten unterschiedlich aussehen, aber ähnliche Darstellungen für Adjazenzmatrizen haben. Auf diese Weise kann die Analyse des Diagramms mit herkömmlichen Tools ineffizient und schwierig sein. 

Andererseits können sich Diagramme mit der Zeit ausdehnen oder zusammenziehen. Dies bedeutet auch, dass die Darstellung grafischer Daten durch eine Matrix möglicherweise ineffizient ist und zu Fehlern führen kannate spärliche Metriken, die das gleiche Diagramm bedeuten. Darüber hinaus sind sie nicht permutationsinvariant, da sie möglicherweise nicht das gleiche Ergebnis liefern.

Unter Berücksichtigung all dieser Probleme wurden GNNs eingeführt, um grafische Vorhersageprobleme effektiver zu lösen.

Was sind Graph Neural Networks?

Ein Graph Neural Network (GNN) ist eine Art künstlicher neuronaler Netzwerke (ANNs), die für Folgendes verwendet werden: processDaten als Diagramme darstellen.

GNNs basieren auf den Konzepten von tiefe Lernen und Graphentheorie. Diese Netzwerke nutzen die prädiktive Intelligenz des Deep Learning (eine Teilmenge des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz), um zu analysieren und process Daten.

Ein GNN kann die Eingabedaten als Diagramm mit eingebetteten Knoten, Kanten und Kontext zur Erstellung verwendenate Die Ausgabe erfolgt als Diagramm, dessen Einbettungen aktualisiert werdenated und transformiert unter Beibehaltung der Symmetrie des Eingabegraphen.

Stellen Sie sich GNNs als einen Graphen vor, dessen Daten Knoten und Verbindungen zwischen den Daten Kanten sind. Sie können GNNs direkt auf Diagramme anwenden und erhalten eine einfachere Möglichkeit, Vorhersageaufgaben auf Edge-, Knoten- oder Diagrammebene durchzuführen.

GNNs können die Diagrammstruktur und Merkmalsinformationen besser kombinieren, um grafische Darstellungen durch Merkmalsaggregation zu lernen propagation.

In der realen Welt werden GNNs zur Untersuchung und Lösung komplexer Probleme in mehreren Sektoren verwendet. Einige Anwendungsfälle sind das Identifizieren bestimmter Knoten in einem großen Netzwerk, das Klassifizieren von Mustern, das Visualisieren, Filtern und Analysieren von Diagrammen, das Analysieren sozialer Netzwerke, Preisvorhersagen und mehr.

GNNs wurden erstmals in einem 2009 von italienischen Forschern veröffentlichten Artikel vorgestellt. Auch zwei Forscher aus Amsterdam demonstrierenated die Leistungsfähigkeit von GNNs mit einer anderen Variante namens Graph Convolutional Network (GCN).

Arten von GNNs

Es gibt viele Arten von neuronalen Netzen, und die meisten haben irgendeine Form von CNNs in sich. Die Arten von GNNs sind:

# 1. Rekurrente Graph Neural Networks (RGNNs)

RGNNs untersuchen Diffusionsmuster und können multirelationale Graphen mit Knoten mit mehreren Beziehungen verwalten. Diese Netzwerke verwenden Regularisierer, um die Glätte zu verbessern und eine Überparametrisierung zu vermeiden.

Sie nutzen zur Generierung eine begrenzte Rechenleistungate bessere Ergebnisse. RGNNs werden in der maschinellen Übersetzung, Textgenerierung, Spracherkennung, Video-Tagging, Bild descriptIonenerzeugung, zusammenfassende Texte und mehr.

# 1. Gated Graph Neural Networks (GGNNs)

Diese Netzwerke sind sogar besser als RGNNs, wenn es darum geht, Aufgaben zu erfüllen, bei denen langfristige Abhängigkeiten im Spiel sind. GGNNs verbessern RGNNs durch Hinzufügen von Zeit gates, eine Kante und ein Knoten für langfristige Abhängigkeiten. Diese Netzwerke werden zum Erinnern und Vergessen von Informationen in verschiedenen Bereichen verwendetates.

# 2. Graph-Faltungsnetzwerke (GCN)

GCNs sind wie traditionelle CNNs. GCNs lernen die Merkmale eines Objekts oder einer Entität durch inspecting seine benachbarten Knoten. Die GNNs aggregierenate verschiedene Knotenvektoren und übergeben das Ergebnis an die dichte Schicht. Als nächstes führen die Netzwerke mithilfe der Aktivierungsfunktion eine Nichtlinearität durch. GCNs werden weiter in zwei Typen unterteilt – räumliche und spektrale Faltungsnetzwerke.

# 3. Diagramm Auto-Encoder Netzwerke

Diese neuronalen Netze untersuchen die Darstellung von Graphen mit Hilfe eines ENcoder und versuchen Sie, Eingabediagramme mit Hilfe eines de zu rekonstruierencoder. Darüber hinaus ist die decoder und decoder werden mit einer Engpassschicht verbunden. Diagramm automatisch aktivierencoder Netzwerke eignen sich hervorragend für die Linkvorhersage, da sie besser mit Klassenausgleichern umgehen können.

Wie funktionieren GNNs?

Herkömmliches Deep Learning konzentriert sich hauptsächlich auf Text und Bilder, bei denen es sich um strukturierte Daten handelt, die als Pixelgitter oder Wortfolgen beschrieben werden.

Im Gegensatz dazu sind Diagramme unstrukturiert, können jede Größe und Form annehmen und außer Text und Bildern jede Art von Daten enthalten.

GNNs können Diagramme mithilfe der Nachrichtenübermittlung organisieren und so Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen leverAltern Sie die Grafiken. Beim Message-Passing werden die Informationen über seinen Nachbarn in jeden Knoten eingebettet. Anschließend nutzen die KI-Modelle die eingebetteten Daten, um Muster zu erkennen und aussagekräftige Vorhersagen zu treffen. 

Beispielsweise werden Randeinbettungen verwendet Betrugserkennung Systeme zur Erkennung verdächtiger Transaktionen, damit entsprechende Maßnahmen ergriffen werden könnenate Maßnahmen müssen rechtzeitig ergriffen werden und betrügerische Aktivitäten gestoppt werden.

GNNs nutzen spärliche Mathematics und ihre Modelle usually haben nur 2 oder 3 Schichten. Andererseits beinhalten andere Netzwerke und KI-Modelle dichte Mathematics und haben Hunderte von neuronalen Netzwerkschichten.

Unterschied zwischen GNN und CNN

GNNs und Convolutional Neural Networks (CNNs) sind zwei Arten von neuronalen Netzwerken, unterscheiden sich aber dennoch.

CNNs sind eine andere Art von neuronalen Netzwerken, die verwendet werden, um Maschinen bei der Visualisierung von Objekten oder Dingen und der Durchführung von Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung, Bildklassifizierung usw. zu unterstützen. Sie eignen sich hervorragend für normale, flache, 2D- und 3D-Räume, aber GNNs glänzen auf gekrümmten oder nichteuklidischen Räumen.

CNNs sind für den Betrieb konzipiertate spezifischally über strukturierte Informationen oder euklidische Räume. Andererseits befassen sich GNNs mit nichteuklidischen Räumen, deren Knoten nicht geordnet sind und variieren können.

Das bedeutet, dass Sie CNNS anwenden können, um Informationen wie Text oder Bilder zu strukturieren. Es gilt nicht für unstrukturierte Daten wie Wetter, Geräusche usw. GNNs gelten jedoch für unstrukturierte und strukturierte Daten. Es ist eine verallgemeinerte Form von CNNs.

Darüber hinaus helfen GNNs bei der Analyse von Diagrammen und der Vorhersage aussagekräftiger InformationenrevEr CNNs sind für die Analyse von Diagrammen ungeeignet.

Das bedeutet, dass GNNs beim Lösen von Graphenproblemen effizienter sind als CNNs.

Anwendungen von GNNs

Organisationen und Unternehmen, die GNNs anwenden, sind expanding. Es wird in zahlreichen Sektoren eingesetzt, von der Industrie bis hin zu Wissenschaftszweigen. Hier sind einige der Anwendungen von GNNs:

# 1. Diagrammklassifizierung

GNNs werden bei der Graphklassifizierung verwendet, wobei ein vollständiger Graph in mehrere c unterteilt wirdateblutrünstig. Es ähnelt der Bildklassifizierung, außer dass das Ziel in die Diagrammdomäne umgewandelt wird.

Die Diagrammklassifizierung hat viele Anwendungen, beispielsweise in der Bioinformatik zur Überprüfung, ob ein Protein zu einem Enzym gehört, zur Durchführung von Analysen sozialer Netzwerke uswateGorisieren von Dateien in NLP und mehr.

# 2. Diagrammvisualisierung

Die Visualisierung von Graphen ist ein Teilbereich der Informatik und Mathematikthematics, sich überschneidende Informationsvisualisierung und geometrische Graphentheorie. Es befasst sich mit der visuellen Darstellung von Diagrammenally, revBehebung von Anomalien und Strukturen in den Daten. Durch die Diagrammvisualisierung können Benutzer das Diagramm besser verstehen.

# 3. Graph-Clustering

GNNs werden beim Graph-Clustering verwendet, a process Dazu gehört das Clustern von Daten als Diagramme. Sie können zwei Arten von Clustering für bestimmte Diagrammdaten durchführen: vertex Clustering und Objekt-Clustering. Vertex Clustering organisiert oder gruppiert die Knoten des Diagramms in verschiedene Gruppen von Regionen, die dicht miteinander verbunden sind.

Sie basieren auf Randabständen oder Gewichten. Letztere nimmt Graphen als zu gruppierende Objekte oder Einträge. Es gruppiert oder gruppiert Objekte nach ihrer Ähnlichkeit.

# 4. Knotenklassifizierung

Eine der wichtigen Anwendungen von GNNs ist die Knotenklassifizierung, um die Knotenbezeichnung zu bestimmen, indem die Bezeichnungen der Nachbarn der Knoten überprüft werden. Hier werden neue Informationen an Knoten hinzugefügt, an denen eine Informationslücke besteht.

Modelle für diese Art von Aufgabe benötigen ein teilweise überwachtes Training. Hier muss nur ein Teil eines gegebenen Graphen beschriftet werden.

Wenn Sie beispielsweise feststellen möchten, ob es Bot-Konten gibt, erstellen Sie bitte eine E-Mailated In Ihrem Organisationsnetzwerk müssen Sie ein GNN-Modell basierend auf den Diagrammeinbettungen bekannter und unbekannter Bots trainieren und Benutzer klassifizieren, ob es sich um normale Benutzer oder Bots handelt.

# 5. Link- oder Kantenvorhersage

GNNs sind hilfreich bei der Verknüpfung oder Kantenvorhersage, um die Beziehung zwischen verschiedenen Objekten oder Entitäten in einem bestimmten Diagramm herauszufinden. Dies wird auch durchgeführt, um vorherzusagen, ob eine Verbindung zwischen den beiden gegebenen Entitäten besteht.

Beispielsweise können Sie die Linkvorhersage in sozialen Netzwerken verwenden, um soziale Interaktionen zu verstehen und Benutzern mögliche Freunde vorzuschlagen. Es wird auch in der Strafverfolgung verwendet, um kriminelle Vereinigungen und Empfehlungssysteme vorherzusagen und zu verstehen, um die besten Produkte, Filme, Musik usw. vorzuschlagen.

# 6. Computer Vision

GNNs werden in der Computervision eingesetzt, um verschiedene Probleme im Zusammenhang mit der Mensch-Objekt-Interaktion, der Bildklassifizierung, der Generierung von Szenendiagrammen und vielem mehr zu lösen.

Beispielsweise können Sie GNNs bei der Generierung von Szenendiagrammen verwenden, bei denen das Modell ein bestimmtes Bild in ein Diagramm analysieren muss, das aus Objekten und semantischen Beziehungen zwischen ihnen besteht. Das process kann Objekte erkennen und erkennen und forecast semantische Beziehungen zwischen verschiedenen Objektpaaren. 

# 7. Textklassifizierung

Graphen können eine Gruppe von Wörtern darstellen, wobei Wörter Knoten und Verbindungen zwischen diesen Wörtern Kanten sind. Sie können die Textklassifizierung auf Diagramm- oder Knotenebene durchführen.

Die Verwendung von GNNs zur Textklassifizierung hat viele reale Anwendungsfälle, wie z. B. eine Produktempfehlung, neue cateGorisierung und Krankheitserkennung anhand bestimmter Symptome.

# 8. Klassifizieren und Segmentieren von Punktwolken

LiDAR kann reale Daten in verschiedenen 3D-Punktwolken darstellen, um die 3D-Segmentierung abzuschließen processes. Sie können die Punktwolken mithilfe von GNNs darstellen und sie einfach klassifizieren und segmentieren.

# 9. Darstellung der Mensch-Objekt-Interaktion

Diagramme sind eine hervorragende Möglichkeit, Interaktionen zwischen Links und Objekten darzustellen. So können Sie Objekte und Menschen als Knoten modellieren, während die Beziehungen und Interaktionen zwischen ihnen als Kanten dargestellt werden.

# 10. Natürliche Sprache processing (NLP)

Im NLP wird der Text als sequentielle Daten betrachtet, die durch ein LSTM (Long Short-Term Memory) oder RNN (Recurrent Neurales Netzwerk). Viele NLP-Aufgaben verwenden häufig Diagramme, weil sie einfach darzustellen sind und natürlich und roh aussehen.

GNNs werden zur Lösung vieler NLP-Probleme verwendet, beispielsweise zur Suche nach Semantik in der maschinellen Übersetzung, zur Textklassifizierung und zur Relation extraFunktion, Textklassifizierung, Beantwortung von Fragen und mehr.

# 11. Arzneimittelentdeckung

Die Entdeckung eines Medikaments oder Heilmittels für eine Krankheit ist nicht nur eine Herausforderung für die Chemie, sondern auch für die Gesellschaft. Dieses Gebiet erfordert gründliche Forschung und Milliarden von Dollar und Jahre, um es zu formulierenate ein Medikament, das eine Krankheit heilt.

GNNs mit KI können dazu beitragen, die Forschung und das Screening zu verkürzen processDamit ein sichereres und wirksameres Medikament schneller der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden kann.

# 12. Molekulare Wechselwirkungen darstellen

GNNs sind hilfreich in der Teilchenphysik, die sich mit Gesetzmäßigkeiten bezüglich Teilchenwechselwirkungen befasst. Diagramme können hier verwendet werden, um die Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen Partikeln zu verstehen. GNNs können helfen, die Eigenschaften der Kollisionsdynamik vorherzusagen.

Derzeit das Große Hadron Collider (LHC) verwendet GNNs, um interessante Partikel aus Bildgenerierungen zu identifizierenated in verschiedenen Experimenten. 

# 13. Verkehrsvorhersage

Ein intelligentes Transportgerät oder -system umfasst die Verkehrsgeschwindigkeitsvorhersage und die Straßendichte als Hauptmerkmale. Diese Vorhersageaufgaben können mit Hilfe von STGNNs oder Spatial-Temporal Graph Neural Networks durchgeführt werden.

Hier wird das Verkehrsnetz als räumlich-zeitlicher Graph mit Knoten als Sensoren betrachtet, die auf Straßen positioniert sind, und Kanten sind die Abstände zwischen Knotenpaaren. Bedenken Sie auch, dass jeder Knoten eine durchschnittliche Verkehrsgeschwindigkeit als Eingabe hat.

# 14. Andere Anwendungen

Darüber hinaus werden GNNs bei der Modellierung elektronischer Gesundheitsakten und bei gegnerischen Angriffen verwendetrevEntion, Gehirnnetzwerke, Vorhersage sozialer Einflüsse, Programm, Argumentation, Programmüberprüfung, Vorhersage von Wahlergebnissen und vieles mehr.

Lernmittel

Nachfolgend finden Sie einige der besten Bücher, um etwas über GNNs zu lernen.

# 1. Graph Neural Networks von Lingfei Wu und anderen

Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für GNNs, der die Ziele des Lernens von Graphdarstellungen erörtert.

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Es ist auch klarateEs geht um die aktuellen Entwicklungen, die Geschichte und die Zukunft von GNNs sowie einige ihrer grundlegenden Theorien und Methoden.

# 2. Graph Neuronale Netze in Aktion

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Es ist ein praktischer Leitfaden für Deep-Learning-Modelle auf der Grundlage von Graphen und zum Erstellen fortschrittlicher GNNs für molekulare Modellierung, Empfehlungsmaschinen und mehr.

# 3. Einführung in Graph Neural Networks von Zhiyuan Liu

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Lernen Sie die grundlegenden Konzepte, Anwendungen und Modelle von GNNs kennen.   

# 4. Graph Neural Network von Younes Sadat-Nejad

Es ist ein Einführungskurs in GNNs, der auf Udemy verfügbar ist. Es wird Ihnen helfen, Graph Representational Learning und GNN zu lernen. 

Schlussfolgerung

Mit zunehmender Beliebtheit von KI und immer ausgefeilteren GrafikenateDa Graph Neural Networks (GNNs) immer umfangreicher und datenreicher sind, erweisen sie sich zunehmend als nützlicher. Sie sind ein leistungsstarkes Werkzeug für Vorhersagen und werden in zahlreichen Bereichen eingesetzt, von Netzwerken und Computer Vision bis hin zu Chemie, Physik und Gesundheitswesen. 

Sie können auch erkunden Regression vs. Klassifikation im maschinellen Lernen.