深度學(xué)習(xí)是近幾年人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)，隨著它的不斷深入發(fā)展，才有了人工智能今天的崛起和落地應(yīng)用。談到深度學(xué)習(xí)，就不得不提圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），畢竟圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的根本和基礎(chǔ)。下面將用三分鐘帶你解讀圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要內(nèi)容包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、興起和用途，趕緊來一起看看吧。
1、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義
GNN全名圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這里的G是是圖（Graph）的意思，GNN之所以重要，是因?yàn)閳D很重要。圖是計(jì)算機(jī)科學(xué)里的一種非常重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，計(jì)算機(jī)科學(xué)有一門必修的基礎(chǔ)課叫“離散數(shù)學(xué)”，聽名字像是某一條數(shù)學(xué)分支，不過究竟“離散數(shù)學(xué)”的邊界在哪里，現(xiàn)在還沒有一個(gè)統(tǒng)一的定論。但有一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，所有版本的《離散數(shù)學(xué)》教材都不會(huì)錯(cuò)過，那就是“圖論”，討論一種叫“圖”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。而GNN里的“圖”，正是指圖論的“圖”。
那么究竟什么是“圖”？就兩樣，頂點(diǎn)（Vertex）和邊（Edge）。所謂的頂點(diǎn)，就是網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D里面的節(jié)點(diǎn)，譬如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D里的PC機(jī)、服務(wù)器和路由器等等，而所謂的邊，就是連接這些網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的線。所以圖的應(yīng)用非常廣，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D就是一種非常典型的圖結(jié)構(gòu)。
2、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)實(shí)質(zhì)上是一門新技術(shù)的興起，那為什么要推出這款新技術(shù)呢？推出一款新技術(shù)，潛臺(tái)詞就是說原有技術(shù)存在不足，下面我們可以看看CNN和RNN存在的不足。說白了就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，模型是要喂數(shù)據(jù)的，這我們都知道。但現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型，無論是CNN，還是RNN，或者叫其他什么的，都對(duì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有一個(gè)要求，必須都是歐幾里得結(jié)構(gòu)。長得方方正正的就是歐幾里得結(jié)構(gòu)，軍訓(xùn)的閱兵方陣，橫向縱向都是一個(gè)人緊挨著一個(gè)人，這就是典型的歐幾里得結(jié)構(gòu)。而圖是非歐幾里得結(jié)構(gòu)，所以沒有辦法用傳統(tǒng)的深度模型處理的。因此，研究人員開發(fā)了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
3、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用途
近幾年，深度學(xué)習(xí)帶來了人臉識(shí)別、語音助手以及機(jī)器翻譯的成功應(yīng)用。這三類場景的背后分別代表了三類數(shù)據(jù)：圖像、語音和文本。深度學(xué)習(xí)在這三類場景中取得突破的關(guān)鍵是它背后的端對(duì)端學(xué)習(xí)機(jī)制。另外，業(yè)界認(rèn)為大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是認(rèn)知智能計(jì)算強(qiáng)有力的推理方法。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從處理傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)推廣到更高層次的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。不僅如此，圖還具有很強(qiáng)的語義可視化能力，這種優(yōu)勢被所有的 GNN 模型所共享。比如在異常交易賬戶識(shí)別的場景中，GNN 在將某個(gè)賬戶判斷為異常賬戶之后，可以將該賬戶的局部子圖可視化出來。
總體來說，近些年來，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起與用途成功推動(dòng)了人工智能在模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘的研究。
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