مطالعه شبکه‌های عصبی گراف (GNN)

مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف

موضوع شبکه‌های عصبی گراف (GNN) حول توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی می‌چرخد که به‌طور خاص برای کار بر روی داده‌های ساختاریافته طراحی شده‌اند. هدف GNN ها گسترش شبکه‌های عصبی سنتی برای رسیدگی به داده‌های نمایش داده شده در قالب گراف‌هایی است که از گره‌ها (راس) و یال‌هایی که آن‌ها را به هم متصل می‌کنند، تشکیل شده‌اند.

هدف کلیدی GNNها یادگیری و استخراج نمایش‌های معنادار از داده‌های گراف است که وظایفی مانند طبقه‌بندی گره‌ها، پیش‌بینی پیوند (link)، طبقه‌بندی گراف و تولید گراف را ممکن می‌سازد. GNNها در سال‌های اخیر به دلیل توانایی آن‌ها در گرفتن روابط پیچیده و وابستگی‌های موجود در داده‌های ساختاریافته گراف، توجه بسیاری را به خود جلب کرده‌اند.

حوزه GNN‌ها جنبه‎‌های مختلفی از جمله طراحی معماری، استراتژی‌های آموزشی، یادگیری نمایش گراف، عملیات پیچیدگی گراف، مکانیسم‌های ارسال پیام و تکنیک‌های ادغام گراف را پوشش می‌دهد. محققان به طور مداوم در حال توسعه مدل‌های جدید GNN و بررسی کاربردهای آن‌ها در حوزه‌های مختلف، مانند شبکه‌های اجتماعی، سیستم‌های توصیه، شیمی مولکولی، نمودارهای دانش، و بینایی کامپیوتری هستند.

به طور کلی، موضوع GNNها شامل درک نظریه، الگوریتم‌ها و کاربردهای شبکه‌های عصبی متناسب با داده‌های گراف، با هدف پیشرفت تکنیک‌های یادگیری ماشین برای مسائل مبتنی بر گراف است.

پیش‌نیازهای لازم برای مطالعه شبکه‌های عصبی گراف

برای مطالعه شبکه‌های عصبی گراف (GNN)، به یک پایه قوی در چندین زمینه کلیدی نیاز دارید. در اینجا برخی از الزامات برای در نظر گرفتن وجود دارد:

1. ریاضیات: درک کامل از جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و نظریه احتمال ضروری است. GNNها به شدت به عملیات ماتریس، نظریه گراف و استدلال احتمالاتی متکی هستند.
2. یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیم و الگوریتم‌های یادگیری ماشین تا حدی ضروری است. شما باید درک خوبی از روش‌های یادگیری تحت نظارت (supervised) و بدون نظارت (unsupervised) و همچنین چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow یا PyTorch داشته باشید.
3. نظریه گراف: درک قوی از نظریه گراف برای مطالعه GNNها بسیار مهم است. این شامل دانش ساختارهای گراف، ویژگی‌های گراف، الگوریتم‌های گراف و نمایش گراف است.
4. شبکه های عصبی: درک اصول اولیه شبکه‌های عصبی مهم است. شما باید با مفاهیمی مانند شبکه های عصبی پیشخور، پس‌انتشار، توابع فعال‌سازی و گرادیان نزولی آشنا باشید.
5. برنامه نویسی: مهارت در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python برای پیاده‌سازی GNN و کار با کتابخانه‌های مرتبط مانند NetworkX، DGL یا StellarGraph ضروری است. دانش کار با داده‌ها و کتابخانه‌های ترسیم داده‌ها (به عنوان مثال، NumPy، Pandas، Matplotlib) نیز مفید است.
6. یادگیری عمیق: GNN‌ها زیرمجموعه ای از مدل‌های یادگیری عمیق هستند، بنابراین درک کامل اصول یادگیری عمیق ضروری است. این شامل دانش شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مکانیسم‌های توجه (Attention mechanism) است.
7. مقالات تحقیقاتی: برای به‌روز ماندن از آخرین پیشرفت‌های GNN، باید در خواندن و درک مقالات تحقیقاتی راحت باشید. این به شما کمک می‌کند تا در مورد آخرین تکنیک‌ها، معماری‌ها و برنامه‌های کاربردی بینش کسب کنید.

شایان ذکر است که GNNها یک حوزه نسبتا جدید و در حال تکامل هستند، بنابراین یک طرز فکر کنجکاو و سازگار برای همگام شدن با آخرین پیشرفت‌ها و تحقیقات ضروری است.

منابع مناسب برای یادگیری شبکه‌های عصبی گراف

در اینجا لیستی از بهترین منابعی است که اگر می‌خواهید تجربه عملی در این زمینه کسب کنید، باید در نظر داشته باشید.
1) دوره دانشگاه استنفورد: یادگیری ماشینی CS224W با گراف‌ها

فکر می کنم اگر می‌خواهید دانش خود را در مورد شبکه‌های عصبی گراف افزایش دهید، این دوره ضروری است. دارای اسلایدهایی از سخنرانی‌ها در دسترس عموم، همراه با خواندنی‌های توصیه‌شده است. این دوره توسط خود نویسنده GraphSage، Jurij Leskovec تدریس می‌شود. توصیه می‌شود با این دوره شروع شود.

2) “علم شبکه” اثر آلبرت لازلو باراباسی

این کتاب نتیجه یک همکاری بزرگ است که همه چیز را شکل داد، از محتوا گرفته تا تصاویر و ابزارهای تعاملی. اگرچه این کتاب درباره GNNها نیست، اما منبعی عالی برای به دست آوردن یک پایه محکم بر روی گراف‌ها است.

3) کتاب یادگیری بازنمایی گرافی (Graph Representation learning) نوشته ویلیام ال. همیلتون

این کتاب به صورت آنلاین در دسترس است. این یک مقدمه مختصر اما جامع برای یادگیری بازنمایی گراف، از جمله روش‌هایی برای جاسازی داده‌های گراف، شبکه‌های عصبی گراف، و مدل‌های مولد عمیق گراف‌ها ارائه می‌کند. تقریباً تمام تئوری‌های مورد نیاز شبکه‌های عصبی گراف را دارد.

4) مخزن Github: مجموعه مقالات اخیر GNN

این مخزن حاوی مقالات اخیر GNN است که بر اساس موضوعاتی مانند مدل‌ها و کاربردهای GNN (شیمی، NLP، شبکه ترافیک و Adversarial Attach و غیره) تقسیم شده‌اند. ارزش بررسی این را دارد که آیا به مقالات جدیدی با تمرکز بر کاربردهای خاص GNN علاقه مند هستید یا خیر.

5) شبکه عصبی گراف با کد

اگر می‌خواهید مدل‌های شبکه عصبی گراف را با پیاده‌سازی کد که می‌توانید استفاده کنید، پیدا کنید، Paper With Code (PwC) بهترین مکان برای جستجو است.

این وب سایتی است که دسترسی به مقالات فنی را سازماندهی می کند. در چند سال گذشته به شدت رشد کرده است. همراه با افزایش مجموعه داده های عمومی در دسترس، تحقیقات مدرن شروع به همگرایی به سمت شفافیت و اعتبار کامل کرده است. PwC به طور مداوم وب سایت خود را نیز بهبود می‌بخشد. شما به راحتی می‌توانید از طریق مرور، با کار یا روش (به عنوان مثال توجه، ترانسفورماتور) در وضعیت هنر حرکت کنید.