图形神经网络（GNN）代表了人工智能领域中的尖端演化，专门针对各种类型的图形数据分析了连接和关系。随着数据的复杂性的增加，传统的机器学习模型难以捕获图中存在的复杂关系。 GNNS通过提供专业体系结构来解决这一挑战，从而增强了根据图形数据的独特结构进行预测的能力。这导致了多个领域的各种应用程序，包括自然语言处理，计算机视觉甚至社交网络。
什么是图形神经网络（GNN）？
图形神经网络是一类专门设计用于处理图形结构数据的神经网络。 GNN的核心在于能够从它们之间的两个节点特征和连接模式（边缘）中学习的能力。这种能力使GNN能够利用数据的关系性质，提供与传统方法相比提供更有意义的预测。
了解图形结构
图由两个主要组件组成：节点和边缘。节点代表实体，而边缘表示这些实体之间的关系。图表中复杂的连接网络可以代表从社会关系到分子结构的任何事物，使图成为各个领域中必不可少的数据结构。传统的机器学习模型由于依赖固定输入格式而面临非结构化图数据时通常会步履蹒跚，这突出了对GNN等专业工具的需求。
为什么要使用GNN？
利用GNN的主要原因之一是它们在管理结构数据方面的熟练程度。与传统的机器学习算法不同，在固定大小的输入功能上运行，GNNS适应了图形数据的不同尺寸和形状。这种灵活性使他们能够捕获全球和本地信息，从而增强其预测能力。
GNN的机制
GNNS的基础机制围绕消息传递的概念展开。在这种方法中，节点与邻居交换信息以汇总功能并更新其表示形式。这种迭代过程允许GNN基于本地图结构来完善节点嵌入。
GNNS中的层
GNN通常有三个主要层来结构其处理：
- 输入层： 该图层从节点接收初始特征，其中可能包括与图形上下文相关的各种属性。
- 隐藏层： 隐藏的图层通过消息传递的多次迭代来处理信息，从而使节点能够从其本地社区学习。
- 输出层： 该层产生最终的预测或分类，将学习的嵌入转化为可行的见解。
激活函数（例如整流线性单元（RELU））通常用于引入非线性，从而允许网络捕获复杂的模式。
GNNS的类型
已经出现了几种类型的GNN，每种GNN旨在应对与图形数据相关的特定挑战：
- 图形卷积网络（GCN）： 这些网络利用当地的社区信息有效地学习功能。
- 复发图神经网络（RGNN）： RGNN专注于跟踪扩散模式，使其适用于时间相关图。
- 空间图卷积网络： 这些网络汇总了相邻的节点数据以更新节点表示。
- 光谱图卷积网络： 他们采用图形傅立叶变换来有效地表示图形数据。
- 复发性神经网络（RNN）： RNN通过在图形框架中处理顺序信息来做出贡献。
- 图形自动编码器网络： 这些网络专注于促进图形重建任务的学习表示。
GNNS的应用
GNNS的多功能性导致了它们在许多领域的应用：
- 自然语言处理（NLP）： GNNS协助文本分类和语义关系提取等任务。
- 计算机视觉： 它们增强了各种图像分类和对象检测任务。
- 节点分类： 此过程涉及预测图中各个节点的嵌入。
- 链接预测： GNNS评估数据点之间的潜在关系。
- 图形分类： 他们根据学习的属性对不同类型的图进行分类。
- 图形可视化： GNN有助于识别复杂图数据中的基本结构和异常。
与传统神经网络的差异
GNN本质上适合图形数据，使它们能够在传统神经网络所遇到的任务中表现出色。尽管常规体系结构处理结构化的输入，但GNN在图中固有的关系壮成长，解决了需要了解本地和全局连接性的查询。
与卷积神经网络（CNN）的比较
CNN，针对视觉数据集进行了优化，在结构化图像数据分析中表现出色。相比之下，GNNS提供了处理任意图形结构所需的灵活性，使它们更擅长处理非结构化数据。这种区别允许GNN在实体之间最重要的关系的域中有效运行。
GNN的用例
GNN的应用跨越了各个领域：
- 化学和蛋白质折叠： 诸如Alphafold之类的工具利用GNN来准确预测蛋白质结构。
- 社交网络： 建议系统利用GNN来分析用户关系的量身定制建议。
- 网络安全应用： GNN可以通过基于图的分析来识别网络异常。
GNNS的持续发展
对GNN的研究继续发展，最近的进步着重于提高效率，可伸缩性和可解释性。截至2024年，新的体系结构和优化技术正在出现，从而突破了GNNS在各种应用程序中实现的目标的界限。
