Графовая нейронная сеть: следующий шаг в глубоком обучении

В развитии искусственного интеллекта процесс обучения имеет решающее значение. Машинное обучение (и глубокое обучение, в частности) используется для обучения алгоритмов и, следовательно, для того, чтобы научить программное обеспечение думать самостоятельно. Распознавание лиц, например, основано на этой технологии. Основой многих подходов машинного обучения являются искусственные нейронные сети. Алгоритмы программного обеспечения создаются в виде сети, состоящей из узлов, подобно нервной системе человека. Так называемые графовые нейронные сети — это довольно новый подход. Как работает эта технология?

Графовые нейронные сети (ГНС) — это новый подтип искусственных нейронных сетей, основанных на графах. Для того чтобы понять GNN, нам сначала нужно знать, что подразумевается под «графом» в данном контексте. В ИТ этот термин обозначает определенный тип данных. Граф состоит из нескольких точек (узлов или вершин), которые связаны друг с другом (через ребра), образуя пары. Приведем простой пример: Человек А и человек Б могут быть представлены как точки на графе. Их отношение друг к другу и есть связь. Если бы связи исчезли, мы бы остались просто с набором людей или данных.

Одним из популярных подтипов графа является дерево. Здесь узлы соединены таким образом, что между точками А и В всегда существует только один путь (даже через несколько узлов). Ребра могут иметь направление или не иметь направления. В графе связи так же важны, как и сами данные. Каждое ребро и каждый узел могут быть помечены атрибутами.

Поэтому граф идеально подходит для представления реальных обстоятельств. В этом и заключается задача глубокого обучения: сделать естественные условия понятными для программного обеспечения. Графовая нейронная сеть делает это возможным: В графовой нейронной сети узлы собирают информацию от своих соседей, поскольку узлы регулярно обмениваются сообщениями. Графовая нейронная сеть обучается таким образом. Информация передается и записывается в свойствах соответствующего узла.

В целях защиты вашей конфиденциальности видео не будет загружаться, пока вы не нажмете на него.

До сих пор ученые в основном занимались возможностями графовых нейронных сетей. Однако предложенные потенциальные области применения разнообразны. Там, где взаимосвязи играют важную роль в ситуациях или процессах, которые должны быть представлены с помощью нейронных сетей, имеет смысл использовать ГНС.

• Финансовые рынки: Прогнозы рынка могут быть сделаны более надежными благодаря пониманию транзакций.
• Поисковые системы: Связи между веб-сайтами имеют решающее значение для оценки их важности.
• Социальные сети: Лучшее понимание отношений между людьми может помочь оптимизировать социальные сети.
• Химия: Состав молекул может быть представлен с помощью графов и, таким образом, может быть перенесен в GNNs.
• Знания: Понимание связей между информацией имеет решающее значение для предоставления знаний наилучшим образом.

Графовые нейронные сети уже используются в распознавании изображений и речи. Неструктурированная, естественная информация потенциально может быть обработана с помощью ГНС более эффективно, чем с помощью традиционных нейронных сетей.

Графовые нейронные сети помогают решать задачи, с которыми традиционные нейронные сети пока не могут справиться должным образом. Данные, основанные на графе, не могли быть обработаны правильно, поскольку связи между данными не были достаточно взвешены. Однако в GNN так называемые ребра так же важны, как и сами узлы.

Однако другие проблемы, которые сопровождают нейронные сети, не могут быть решены с помощью графовых нейронных сетей. В частности, проблема «черного ящика» остается нерешенной. Трудно понять, как (графовая) нейронная сеть приходит к окончательному выводу, потому что внутренние процессы сложных алгоритмов трудно проследить извне.