图神经网络（GNN）的原理及应用

图神经网络（GNN）是一种神经网络架构和深度学习方法，可以帮助用户分析图，使他们能够根据图的节点和边描述的数据进行预测。

图形表示数据点（也称为节点）之间的关系。这些节点表示主体（例如人、物体或地点），边缘表示节点之间的关系。图形可以由 x 轴和 y 轴、原点、象限、线条、条形和其他元素组成。

通常，机器学习（ML）和深度学习算法使用简单的数据类型进行训练，这使得理解图形数据变得复杂且困难。此外，有些图更复杂，有无序的节点，而另一些图则没有固定的形式。

GNN 旨在处理图形数据，特别是结构和关系数据。它们很灵活，可以理解复杂的数据关系，这是传统的机器学习、深度学习和神经网络无法做到的。

在图形数据库中存储数据的不同科学、工业和研究分支都可以使用 GNN。组织可能会使用 GNN 进行图形和节点分类，以及节点、边缘和图形预测任务。GNN 擅长寻找数据点之间的模式和关系。

图形是非结构化的，这意味着它们可以是任何大小或包含任何类型的数据，例如图像或文本。

GNN 使用称为消息传递的过程以 ML 算法可以理解的形式组织图形。在此过程中，每个节点都嵌入了有关节点位置及其相邻节点的数据。然后，人工智能（AI）模型可以找到模式并根据嵌入的数据进行预测。

GNN 由三个基本主层构建：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收图形数据，该数据通常是矩阵或矩阵列表。隐藏层处理数据，输出层创建 GNN 的输出响应。

该过程还使用整流线性单元（ReLU），这是通常用于深度学习模型和卷积神经网络（CNN）的激活函数。ReLU 函数为模型引入了非线性属性，并将提供的值解释为输入。

GNN 由使用 ReLU 功能的输入层、隐藏层和输出层组成。图像中的颜色显示基于输入的输出。

GNN 模型通常使用传统的神经网络训练方法进行训练，例如反向传播或迁移学习，但其结构是专门为使用图数据进行训练而构建的。

GNN 通常分为以下类型：

GNN 可用于各种任务，包括：

图神经网络与其他类型的神经网络相当，但更专门地处理图形式的数据。这是因为图数据 - 通常由非结构化数据和无序节点组成，甚至可能缺乏固定形式 - 在其他类似的神经网络中可能更难处理。

传统的神经网络被设计为以向量和序列的形式处理数据，而图神经网络可以以图的形式处理全局和局部数据，让 GNN 处理图数据库中的任务和查询。

CNN 是 ML 模型和深度学习算法的一类，非常适合分析视觉数据集。CNN 使用线性代数的原理，特别是卷积运算，来提取特征并识别图像中的模式。CNN 主要用于处理图像，但也可以处理音频和其他信号数据。它们用于医疗保健、汽车、零售和社交媒体等领域，以及虚拟助手。

与 GNN 类似，CNN 使用自己的层结构工作。

尽管 CNN 和 GNN 都是神经网络类型，并且 CNN 也可以分析视觉数据，但 CNN 处理图形数据在计算上具有挑战性。图拓扑通常过于随意和复杂，CNN 无法处理。

CNN 专门用于处理结构化数据，而 GNN 可以使用结构化和非结构化数据进行操作。GNN 可以识别同构图并同样出色地处理同构图，同构图是结构上可能等效的图，但边和顶点不同。相比之下，CNN 不能在翻转或旋转的图像上采取相同的行动，这使得 CNN 的一致性降低。

图神经网络用于以下领域：

化学和蛋白质折叠。化学家可以使用GNN来研究分子和化合物的图结构。例如，由 Alphabet Inc. 的子公司 DeepMind 开发的 AlphaFold 是一个人工智能程序，它使用 GNN 对蛋白质的结构做出准确的预测。
社交网络。GNN 在社交媒体中用于开发基于社交和其他项目关系的推荐系统。
网络安全。计算机网络可以以图表的形式查看，这使得 GNN 非常适合检测单个节点上的异常情况。