Введение

GNN — это тип нейронной сети, которая может обрабатывать данные со сложной неевклидовой структурой, такие как графики и сети. Они широко используются в AI и ML для таких задач, как классификация узлов, классификация графов и предсказание ссылок.

Области исследований

Одной из ключевых областей внимания была разработка более эффективных архитектур GNN для крупномасштабных графов. Это включало разработку иерархических и модульных GNN, а также использование методов разреживания и аппроксимации для снижения вычислительной сложности обучения и вывода.

Еще одной областью внимания было улучшение способности GNN фиксировать долгосрочные зависимости и модели связности более высокого порядка в графах. Это включало разработку GNN с явными механизмами внимания и операциями объединения и агрегации на основе графов.

Третьей областью внимания была адаптация GNN к определенным типам графов и задач, таким как графы с разнородными типами узлов и ребер или графы с динамической или временной структурой. Это включало разработку GNN со специализированными механизмами передачи и обновления сообщений для этих типов графов.

В целом, SOTA в GNN значительно продвинулась за последние годы, было предложено и оценено множество новых архитектур и алгоритмов. Однако существует также много открытых проблем и задач, таких как разработка более надежных и интерпретируемых GNN, которые могут эффективно справляться с шумом и неопределенностью в структуре графа.

Преимущества

Одним из основных преимуществ GNN является их способность захватывать богатую структурную информацию, представленную в графах. Традиционные нейронные сети ограничены обработкой данных с фиксированной евклидовой структурой, таких как изображения и последовательности. Напротив, GNN могут учиться на взаимосвязях между узлами и ребрами в графе, что позволяет им хорошо выполнять задачи, требующие понимания сложных взаимосвязей и зависимостей.

Еще одним преимуществом GNN является их гибкость и адаптивность. Их можно применять к широкому кругу графиков и задач, а также легко расширять и модифицировать для соответствия различным типам данных и приложений.

Ограничения

Однако GNN также имеют некоторые ограничения и проблемы. Одной из проблем является вычислительная сложность обучения и вывода, которая может быть высокой для больших графов. Еще одной проблемой является сложность оценки и сравнения различных архитектур и подходов GNN из-за отсутствия стандартных тестов и протоколов оценки.

Приложения

Несмотря на эти проблемы, в последние годы GNN внесли значительный вклад в области искусственного интеллекта и машинного обучения. В обработке естественного языка (NLP) GNN использовались для таких задач, как анализ настроений, ответы на вопросы и языковой перевод. При открытии лекарств GNN использовались для прогнозирования активности потенциальных кандидатов в лекарства и для определения новых мишеней для лекарств. В анализе социальных сетей GNN использовались для прогнозирования распространения информации и влияния, а также для выявления ключевых игроков и сообществ.

В целом, использование GNN в AI и ML показало себя многообещающе и может открыть множество новых интересных приложений. Однако предстоит еще много работы с точки зрения разработки эффективных и действенных архитектур и алгоритмов GNN, а также понимания сильных и слабых сторон GNN в различных контекстах.

Литературный обзор

Вот подробный анализ современного состояния (SOTA) с плюсами и минусами основных статей конференции по графовым нейронным сетям (GNN).

  1. «Graph Attention Networks» Величкович и др. (2018): В этом документе представлена ​​​​сеть внимания к графу (GAT), архитектура GNN, которая использует механизмы внимания для взвешивания важности различных узлов и ребер в графе. Одним из основных преимуществ GAT является их способность фиксировать в графе долгосрочные зависимости и шаблоны связности более высокого порядка. Также было показано, что они более эффективны и масштабируемы, чем другие архитектуры GNN, благодаря использованию механизмов внимания, которые сокращают количество параметров и вычислений. Однако потенциальным ограничением GAT является их зависимость от функций внимания, разработанных вручную, которые не всегда могут отображать соответствующие зависимости на графике.
  2. «Обучение иерархическому представлению графа с дифференцируемым объединением» Ying et al. (2018): В этом документе представлена ​​архитектура GNN с иерархической, дифференцируемой операцией объединения, которая позволяет модели изучать графические представления переменного размера в нескольких масштабах. Одним из преимуществ этого подхода является его способность отображать в графе как локальные, так и глобальные структуры, а также адаптироваться к графам с разными размерами и плотностью. Однако потенциальным ограничением является необходимость тщательного проектирования операции объединения и масштабирования модели, чтобы гарантировать, что изученные представления являются значимыми и эффективными.
  3. «Обучение представлениям на графиках: методы и приложения» Гамильтона и др. (2017): В этой статье рассматривается область GNN и обсуждаются различные методы изучения представлений узлов и графов. Одним из преимуществ этого обзора является его всесторонний охват современного состояния GNN, включая как традиционные, так и новые подходы. Однако в качестве обзорного документа в нем не представлены какие-либо новые исследования или результаты, а также не представлен подробный анализ плюсов и минусов конкретных архитектур GNN.
  4. «DyGIN: нейронные сети с динамическим графом для моделирования временных зависимостей» Ли и др. (2018): В этом документе представлена ​​DyGIN, архитектура GNN для моделирования временных зависимостей в динамических графах. Одним из преимуществ DyGIN является его способность фиксировать как статическую, так и динамическую структуру графа, а также адаптироваться к меняющимся топологиям графа с течением времени. Однако потенциальным ограничением является необходимость тщательной разработки механизма временного обновления и выбора гиперпараметров, чтобы модель могла эффективно фиксировать соответствующие зависимости и тенденции в данных.
  5. «Graph Convolutional Networks» Кипфа и Веллинга (2016): в этом документе представлена ​​графовая сверточная сеть (GCN), архитектура GNN, которая использует сверточные операции для агрегирования информации из окрестности каждого узла в графе. Одним из преимуществ GCN является их способность эффективно обрабатывать большие графы благодаря использованию локальных разреженных сверточных операций. Однако потенциальным ограничением GCN является их зависимость от фиксированной, предопределенной структуры графа, которая не всегда может отображать соответствующие зависимости и отношения в данных.
  6. «Сверточные нейронные сети адаптивного графа» Лю и др. (2019): В этой статье представлена ​​сверточная нейронная сеть с адаптивным графом (AGCN), которая учится адаптивно взвешивать вклад различных окрестностей в представление узла. Одним из преимуществ сетей AGCN является их способность фиксировать в графе как локальные, так и глобальные структуры и адаптироваться к различным типам графов и задач. Однако потенциальным ограничением является необходимость тщательной разработки и настройки адаптивного механизма взвешивания, чтобы гарантировать, что изученные представления являются значимыми и эффективными.
  7. «Graph Transformer Networks» Ву и др. (2019): В этом документе представлена ​​​​сеть преобразователя графа (GTN), архитектура GNN, которая сочетает архитектуру преобразователя со сверточными слоями графа. Одним из преимуществ GTN является их способность фиксировать долгосрочные зависимости и глобальные структуры в графе, а также адаптироваться к различным типам графов и задач. Однако потенциальным ограничением является высокая вычислительная сложность архитектуры преобразователя, которая может сделать GTN менее эффективными и масштабируемыми, чем другие архитектуры GNN.
  8. «Моделирование взаимодействий и композиционности в графически структурированных данных» Батталья и др. (2018): В этом документе представлена ​​архитектура GNN, в которой используются механизмы передачи сообщений и внимания к графу для моделирования взаимодействий и композиционности данных, структурированных графом. Одним из преимуществ этого подхода является его способность фиксировать сложные многомасштабные зависимости и закономерности в данных и адаптироваться к различным типам графиков и задач. Однако потенциальным ограничением является необходимость тщательной разработки и настройки механизмов передачи сообщений и внимания, чтобы гарантировать, что усвоенные представления будут значимыми и эффективными.
  9. «Изучение глубоких генеративных моделей графов» You et al. (2018): В этой статье представлена ​​архитектура GNN, которая учится генерировать синтетические графы, похожие на заданный граф. Одним из преимуществ этого подхода является его способность фиксировать сложную многомерную структуру графов и генерировать реалистичные синтетические данные. Однако потенциальным ограничением является необходимость тщательного проектирования и настройки генеративной модели, чтобы гарантировать, что сгенерированные графы разнообразны и репрезентативны для входного графа.
  10. «GNN встречают физический мир: обзор графовых нейронных сетей для физики», Чжу и др. (2019): В этой статье рассматривается использование GNN в различных физических приложениях, включая материаловедение, астрофизику и квантовую химию. Одним из преимуществ этого обзора является всесторонний охват современного состояния GNN для физики, включая как традиционные, так и новые подходы. Однако в качестве обзорного документа в нем не представлены какие-либо новые исследования или результаты, а также не представлен подробный анализ плюсов и минусов конкретных архитектур GNN.

Будущая работа

Есть несколько интересных направлений исследований в области графовых нейронных сетей (GNN), которые, вероятно, определят будущее этой области. Некоторые из этих тенденций включают в себя:

  1. Разработка более эффективных и действенных архитектур GNN. Одной из ключевых задач в исследованиях GNN является разработка архитектур, которые могут масштабироваться до больших графов и обрабатывать сложные неевклидовы структуры. Исследователи изучают ряд подходов к решению этой проблемы, включая использование методов разреживания и аппроксимации, иерархических и модульных архитектур, а также специализированных механизмов передачи и обновления сообщений для различных типов графов.
  2. Улучшенная интерпретируемость и надежность GNN. Еще одной ключевой проблемой является отсутствие интерпретируемости и надежности многих GNN, что может затруднить понимание того, как модели принимают решения, и выявление ошибок и предубеждений. Исследователи изучают ряд подходов к решению этой проблемы, включая использование объяснимых методов искусственного интеллекта, разработку более интерпретируемых архитектур GNN и разработку алгоритмов обучения, повышающих надежность.
  3. Расширение GNN для динамических и временных графов. Многие графы реального мира имеют динамическую или временную структуру, и растет интерес к разработке GNN, которые могут фиксировать и моделировать эту структуру. Исследователи изучают ряд подходов к этой проблеме, включая использование рекуррентных и временных сверточных архитектур, а также разработку GNN со специализированными механизмами передачи сообщений и обновления для динамических графов.
  4. Интеграция GNN с другими методами искусственного интеллекта и машинного обучения: GNN часто используются в сочетании с другими методами искусственного интеллекта и машинного обучения, такими как обучение с подкреплением, трансфертное обучение и вариационные автокодировщики. Исследователи изучают способы бесшовной и эффективной интеграции GNN с этими методами, чтобы обеспечить более широкий спектр приложений и задач.
  5. Применение GNN к новым областям и задачам: GNN применялись к широкому кругу областей и задач, включая обработку естественного языка, поиск лекарств и анализ социальных сетей. Однако есть много других областей, в которых GNN потенциально могут оказать значительное влияние, например, в финансах, биологии и науке об окружающей среде. Исследователи изучают потенциал GNN в этих и других областях и работают над разработкой специализированных архитектур и алгоритмов GNN для конкретных задач и приложений.