Downcodes小編帶你深入了解圖神經網路（GNN）！ GNN作為一種處理圖數據的神經網絡，憑藉其強大的建模和學習能力，在社交網絡分析、推薦系統、圖像視頻分析以及生物資訊學等領域展現出巨大的應用潛力。本文將從GNN的概念、基本原理、應用領域以及與傳統神經網路的區別四個方面，詳細解讀GNN的技術核心和應用前景，帶你全面掌握這項人工智慧前沿技術。
圖神經網路（GNN）是一種專門處理圖資料的神經網路模型，具有強大的建模和學習能力。透過資訊傳播與節點表示學習，GNN能夠捕捉圖資料中的結構資訊與節點之間的相互關係，廣泛應用於社交網路分析、推薦系統、影像與視訊分析、生物資訊學等領域。
圖神經網路是一種特殊的神經網絡，其設計靈感來自圖論和圖結構的表示學習。與傳統的神經網路不同，GNN能夠有效處理非結構化的圖數據，如社交網路、推薦系統和化學分子結構等。 GNN基於節點和邊的關係來學習圖資料的特徵表示，透過迭代地更新節點的隱藏狀態來捕捉節點的上下文資訊。
GNN的基本原理包括資訊傳播和節點表示學習兩個關鍵步驟：
1、訊息傳播
GNN透過在圖結構上傳播訊息來建立節點之間的聯繫。具體而言，每個節點會將自身的特徵與鄰居節點的特徵進行聚合和組合，形成新的節點表示。這種資訊傳播的過程可以透過訊息傳遞機制來實現，其中每個節點根據鄰居節點的資訊更新自身的狀態。
2、節點表示學習
GNN透過多輪的訊息傳播來逐步更新節點的表示。每一輪的傳播過程都會增強節點的鄰居節點特徵的重要性，並更新節點本身的表示。透過多輪傳播，節點表示會逐漸融合全局的圖結構訊息，從而形成更豐富的特徵表示。
GNN在眾多領域中展現出廣泛的應用潛力，以下是一些主要的應用領域：
1、社會網絡分析
GNN可以應用於社群網路中的節點分類、社群發現和連結預測等任務。透過學習節點之間的關係和影響，GNN能夠有效地挖掘社交網路中的潛在模式和結構。
2、推薦系統
GNN在推薦系統中可以用於學習使用者和物品之間的關係，提高建議的準確性和個人化程度。透過利用圖結構中資訊的傳播和節點表示學習，GNN能夠捕捉使用者興趣和物品之間的相關性。
3.影像與視訊分析
GNN可以結合影像或視訊資料中的圖結構訊息，進行物件辨識、場景理解和視訊標註等任務。透過在圖上學習節點的特徵表示，GNN能夠充分利用影像或影片中的上下文訊息，提高分析和理解的精確度。
4、生物資訊學
GNN在生物資訊學領域中可以應用於分子結構預測、蛋白質折疊和藥物發現等任務。透過學習分子之間的相互作用和結構關係，GNN能夠輔助研究人員在生物領域中進行精確的分析和預測。
GNN是一個強大的人工智慧技術，它能夠幫助我們挖掘圖數據中的潛在模式、提高推薦準確性、改善影像與視訊分析的精確度，並在生物資訊領域進行精確的分析和預測。隨著人工智慧的不斷發展，GNN將持續為我們解決實際問題提供更多的可能性和創新潛力。
延伸閱讀1：圖神經網路和神經網路的差別是什麼
圖神經網路（Graph Neural Networks，GNN）和神經網路是兩種不同的神經網路模型，兩者的差異主要體現在以下幾個方面：
一、資料結構不同
傳統神經網路主要用於處理向量或矩陣形式的數據，如圖像、文字和語音等。它們的輸入是固定維度的數據，並且通常假設輸入之間是獨立的。而GNN則專門用於處理圖結構數據，其中數據的組織形式是由節點和邊構成的圖。 GNN能夠利用節點和邊的關係來學習圖資料的特徵表示，從而捕捉節點之間的相互影響和結構資訊。
二、訊息傳播不同
傳統神經網路的訊息傳播是透過網路中的連接權重來實現的，每個神經元接收上一層神經元的輸出，並將其加權和傳遞給下一層神經元。這種資訊傳播方式適用於固定結構的輸入資料。相較之下，GNN採用了一種基於鄰居節點之間的訊息傳遞機制。每個節點根據鄰居節點的資訊進行特徵的聚合和更新，以捕捉節點之間的上下文資訊。
三、上下文資訊不同
傳統神經網路通常忽略輸入資料之間的上下文訊息，每個輸入樣本被獨立處理。而GNN透過資訊傳播和節點表示學習的過程，能夠融合全局的圖結構訊息，捕捉節點之間的關係和上下文。這使得GNN在處理圖資料時能夠更好地利用節點之間的相互作用和依賴關係。
四、應用領域不同
傳統神經網路主要應用於電腦視覺、自然語言處理和語音辨識等領域，涉及圖像分類、文字生成和語音辨識等任務。而GNN在社群網路分析、推薦系統、生物資訊學和影像與視訊分析等領域有著廣泛的應用。 GNN能夠更好地處理具有複雜結構和關聯關係的數據，提供更準確的預測和分析結果。
希望Downcodes小編的解說能幫助你更能理解圖神經網路。 GNN的應用前景十分廣闊，未來它將在更多領域發揮重要作用，值得持續關注和研究。