圖神經網路
圖神經網路 (GNN) 是透過在鄰居之間傳遞和聚合資訊來直接學習圖結構資料（由邊連接的節點）的模型。
概述
They matter because much of the real world is relational: social networks, molecules, road maps, and recommendation systems are all graphs that grids and sequences cannot naturally represent.
深入探討
GNN 透過訊息傳遞來運作。每個節點都從一個特徵向量開始，在每一層中，每個節點都會從其鄰居收集訊息，使用諸如 sum、mean 或 max 之類的排列不變函數來聚合它們，並更新自己的表示。堆疊 L 層可以讓資訊在圖上傳播 L 跳，因此節點的最終嵌入反映了其更廣泛的鄰域，而不僅僅是直接連接。變體的不同之處在於聚合方式：圖卷積網絡使用標準化的鄰居平均，GraphSAGE 採樣並聚合固定數量的鄰居以實現可擴展性，圖注意力網絡學習權重，以便節點更多地關注重要的鄰居。然後，學習到的節點、邊緣或全圖嵌入會提供給分類、迴歸或連結預測頭。
技術洞察
定義屬性是排列不變性：圖表沒有固有的節點排序，因此無論鄰居如何列出，聚合步驟都必須產生相同的結果 - 因此是求和、平均值或最大值，而不是固定位置操作。一個已知的限制是過度平滑：堆疊太多的訊息傳遞層，並且每個節點的嵌入都收斂到相同的值，從而消除了有用的區別。這限制了實際深度並激發了剩餘連接和標準化。
戰略影響
更明確的決策
它可以幫助您將清晰的技術聲明與行銷語言分開。
成本與預算
在花費金錢或時間之前，您可以提出更好的實施問題。
團隊與工作流程
具有共同理解的團隊可以做出更好的產品、政策和學習決策。
圖神經網路的未來
GNN 是科學人工智慧的核心。 DeepMind 的 GNoME 使用它們來預測數百萬個穩定的新晶體結構，而像 GraphCast 這樣的天氣模型將地球表示為圖表，其預測速度比實體模擬器更快。研究正在解決十億邊圖的可擴展性、抵抗過度平滑的更深層網絡，以及 GNN 和 Transformer 之間的關係（本質上是對全連接圖的關注）。預計與基礎模型的整合更加緊密，並在藥物發現和材料科學中得到越來越多的應用。
現實世界的實施
透過將原子視為節點並將化學鍵視為邊緣來預測藥物發現中的分子特性和毒性。
為 Pinterest 等公司提供推薦，PinSage 學習專案和使用者互動圖的嵌入。
透過發現帳戶之間交易圖表中的可疑模式來偵測詐欺和洗錢行為。
預測天氣和交通，例如 GraphCast 和將位置表示為連接節點的道路網路模型。
風險與防護欄
不同的團隊可能會以不同的方式使用相同術語，因此請儘早定義範圍。
基準測試可能看起來很強大，但實際效能卻參差不齊。
忽視數據品質和評估計劃通常會產生脆弱的結果。
實施路線圖
從您需要的結果的簡單語言定義開始。
在測試之前選擇一種成功指標和一種失敗條件。
使用代表性資料運行小型試點，而不是完善的演示集。
記錄圖神經網路在哪些方面有幫助以及在哪些方面更簡單的方法更好。
不斷探索
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常見問題
What is Graph Neural Networks?
圖神經網路 (GNN) 是透過在鄰居之間傳遞和聚合資訊來直接學習圖結構資料（由邊連接的節點）的模型。它們很重要，因為現實世界的大部分內容都是相關的：社交網路、分子、路線圖和推薦系統都是網格和序列無法自然表示的圖表。
大多數圖神經網路的核心電腦制是什麼？
GNN 的工作原理是讓每個節點收集並聚合來自鄰居的訊息，然後更新自己的表示，如此跨層重複。
為什麼 GNN 的鄰居聚合函數必須是排列不變的？
由於節點的鄰居沒有規範順序，因此 sum、mean 或 max 等操作可確保輸出不依賴鄰居的列出方式。
深度 GNN 中的「過度平滑」指的是什麼？
堆疊太多的訊息傳遞層會導致每個節點的表示收斂到相同的值，從而消除了有用的區別。
圖注意網（GAT）與基本圖卷積網（GCN）有何不同？
GAT 將學習到的注意力權重分配給鄰居，讓節點強調最相關的節點，而不是對它們進行統一平均。
在應用於分子的 GNN 中，節點和邊通常代表什麼？
分子本質上是圖：原子是節點，連接它們的鍵是邊，這就是 GNN 擅長預測分子屬性的原因。