Графикалық нейрондық желілер: олар не және олар қалай жұмыс істейді?

Бұл мақаланы тыңдаңыз

Графикалық нейрондық желілер ұсынатын жүйелер, компьютерлік көру, комбинаторлық оңтайландыру, физика және химия, сондай-ақ дәрі-дәрмек жасау сияқты салаларда қолдануды табатын жаңа технология. Олар деректер құрылымы ретінде графиктерді пайдаланатын нейрондық желілер.
Олар объектілер арасындағы күрделі өзара әрекеттесуді модельдейді және осы ақпаратты есептерді шешу үшін пайдаланады. Бұл мақалада біз графикалық нейрондық желілер дегеніміз не, олар қалай жұмыс істейді және қайда қолданылатынын егжей-тегжейлі қарастырамыз.

Мақаланың мазмұны:

• Графикалық нейрондық желілер дегеніміз не
• Графикалық нейрондық желілердің архитектурасы
• Графикалық нейрондық желілердің элементтері: шыңдар, шеттер, мүмкіндіктер
• Графикалық нейрондық желілердің түрлері
• Графиктік нейрондық желі архитектураларының мысалдары және олардың ерекшеліктері
• Графикалық конволюциондық желі (GCN)
• Graph Attention Network (GAT)
• Графикалық қайталанатын нейрондық желі (GRNN)
• Графикалық конволюциялық қайталанатын нейрондық желі (GCRNN)
• Графикалық нейрондық желілерді қолдану
• Ұсыныс жүйелері
• Комбинаторлық оңтайландыру
• компьютерлік көру
• Физика және химия
• Дәрілік заттардың дамуы
• Графикалық нейрондық желілердің даму тенденциялары
• Графикалық нейрондық желілер саласындағы ғылыми жаңалықтар мен жетістіктер
• Графтық нейрондық желілерді дамытудың қазіргі тенденциялары
• Графикалық нейрондық желілердің болашақ дамуының болжамы
• Графикалық нейрондық желілердің артықшылықтары мен шектеулері
• тұжырымдар
• Жиі қойылатын сұрақтар

Графикалық нейрондық желілер дегеніміз не

Графикалық нейрондық желілер деректерді талдау және өңдеу үшін графикалық теорияны қолданатын машиналық оқытудағы салыстырмалы түрде жаңа бағыт. Олар графиктің түйіндері объектілерге, ал шеттері олардың арасындағы байланыстарға сәйкес келетін графиктердің модельдері.

Графикалық нейрондық желілердің нейрондық желілердің басқа түрлерінен айырмашылығы олар тек кестелік деректермен емес, объектілер арасындағы байланыс түрлерімен мәліметтерді өңдейді. Олар сондай-ақ толық емес немесе шулы деректермен жұмыс істеу үшін пайдаланылады, бұл оларды табиғи тілді өңдеуге немесе әлеуметтік желіні талдауға қатысты тапсырмаларда пайдалы етеді.

Графикалық нейрондық желілерді қолдану арқылы шешуге болатын тапсырмалардың мысалдары мыналар болуы мүмкін: кеңес беру жүйелері, әлеуметтік желілерді талдау, биоинформатика және комбинаторлық оңтайландыру мәселелері. Мысалы, графтық нейрондық желілер биохимиялық реакциялардағы молекулалар арасындағы өзара әрекеттесуді болжау үшін қолданылады, бұл жаңа препараттарды жасауға көмектеседі.

Графикалық нейрондық желілердің архитектурасы

Графикалық нейрондық желілер компьютерлік көру, кеңес беру жүйелері, физика және химия, комбинаторлық оңтайландыру сияқты салалардағы күрделі мәселелерді шешетін жасанды интеллект саласындағы бағыт. Графикалық нейрондық желілердің негізгі құрамдас бөліктерінің бірі төбелері мен жиектерінен тұратын графиктердің нейрондық желілерді үйрету және нақты есептерді шешу үшін қалай қолданылатынын анықтайтын архитектура болып табылады.

Әрі қарай графтық нейрондық желілердің элементтері мен түрлерін, сондай-ақ оларды тапсырмаларда қолдану мысалдарын қарастырамыз.

Графикалық нейрондық желілердің элементтері: шыңдар, шеттер, мүмкіндіктер

Графикалық нейрондық желілердің негізгі элементтері: шыңдар, жиектер және мүмкіндіктер. Шыңдар графиктің түйіндерін білдіреді және графикалық нейрондық желілердің архитектурасы негізделген негізгі элементтер болып табылады. Әрбір шыңда кіріс мәндері немесе шығыс мәндері сияқты кейбір ақпарат бар.

Жиектер төбелерді байланыстырады және олардың арасындағы қатынастарды анықтайды. Олар график элементтері арасындағы байланыстарды көрсетеді және олардың арасындағы ақпаратты береді. Әрбір жиектің бағыты бар-жоғына байланысты жиектер бағытталған немесе бағытталмаған болуы мүмкін.

Мүмкіндіктер – графиктің шыңдары мен жиектерімен байланысты қосымша атрибуттар. Олар график элементтерінің салмағы, өлшемі немесе түсі сияқты қасиеттерін сипаттау үшін қолданылады. Мүмкіндіктер сандық та, категориялық та болуы мүмкін, бұл деректер түрлерінің барлық түрлерін өңдей алатын графикалық нейрондық желілердің күрделі үлгілерін жасауға мүмкіндік береді.

Графикалық нейрондық желілердің түрлері: терең графикалық нейрондық желілер, графиктік конволюционды нейрондық желілер, графиктік қайталанатын нейрондық желілер

Графикалық нейрондық желілер – деректерді өңдеу үшін графиктерді пайдаланатын нейрондық желілердің бір түрі. Олардың ішінде үш түрі бар: терең графикалық нейрондық желілер, графиктік конволюционды нейрондық желілер және графиктік қайталанатын нейрондық желілер.

• Терең графикалық нейрондық желілер графикалық деректерді өңдеу үшін терең оқытуды пайдаланатын графикалық нейрондық желілер. Олар жіктеу, кластерлеу және болжау мәселелерін шешу үшін қолданылады. Терең графикалық нейрондық желілер әрқайсысы әртүрлі функцияларды орындайтын бірнеше қабаттарды пайдаланып графикті дәйекті түрде құру идеясына негізделген.
• Конволюциялық нейрондық желілердің графигі графиктік құрылымы бар деректерді өңдейтін графикалық нейрондық желілер. Олар деректердің өлшемділігін азайтатын және оның мәнерлілігін арттыратын конволюция операциясын пайдаланады. Графикалық конволюциялық нейрондық желілер молекулалардың қасиеттерін болжау және кеңес беру жүйелерін құру сияқты графиктік деректерді өңдеу тапсырмаларында қолданылады.
• Қайталанатын нейрондық желілердің графигі графиктік деректерді өңдеу үшін қайталанатын қабаттарды пайдаланатын графикалық нейрондық желілер. Олар еркін ұзындықтағы деректерді және график элементтері арасындағы модельдік тәуелділікті өңдейді. Графикалық қайталанатын нейрондық желілер мәтінді жіктеуде, әлеуметтік желілерді талдауда және уақыттық қатарларды талдауда қолданылады.

Графиктік нейрондық желі архитектураларының мысалдары және олардың ерекшеліктері

Төменде графикалық нейрондық желі архитектураларының кейбір мысалдары және олардың мүмкіндіктері берілген:

1. Графикалық конволюциондық желі (GCN)

   • Бұл архитектура графиктердегі түйіндерді жіктеу үшін қолданылады.
   • GCN конволюционды нейрондық желілерге ұқсас конволюционды қабаттарды пайдаланып графиктерді өңдейді.
   • GCN графиктегі түйіндер арасындағы жетіспейтін сілтемелерді болжау үшін қолданылады.

2. Graph Attention Network (GAT)

   • GAT графиктердегі түйіндерді жіктеу үшін де қолданылады.
   • GAT GCN-ден айырмашылығы, ол модельге түйіндер арасындағы байланыстарды бағалауға мүмкіндік беретін түйін салмағын есептеу үшін назар аудару механизмін пайдаланады.
   • GAT сонымен қатар графиктердегі жетіспейтін сілтемелерді болжау үшін қолданылады.

3. Графикалық қайталанатын нейрондық желі (GRNN)

   • GRNN графиктер түрінде берілген уақыт тізбектерін өңдеу үшін қолданылады.
   • Бұл архитектура уақыт бойынша график түйіндері арасындағы тәуелділіктерді модельдеу үшін қайталанатын қабаттарды пайдаланады.
   • GRNN графиктегі түйіндердің болашақ мәндерін болжау үшін қолданылады.

4. Графикалық конволюциялық қайталанатын нейрондық желі (GCRNN)

   • GCRNN GCN және GRNN қасиеті болып табылады және динамикалық қасиеттері бар графиктерді өңдеу үшін қолданылады.
   • Бұл архитектура графиктің статикалық құрылымын өңдеу үшін конволюционды қабаттарды және уақыт бойынша түйіндер арасындағы тәуелділікті модельдеу үшін қайталанатын қабаттарды пайдаланады.
   • GCRNN уақыт өте келе олардың қасиеттерін ескере отырып, графиктегі түйіндердің болашақ мәндерін болжау үшін қолданылады.

Гraph құрылымы әлеуметтік желілер, биоинформатика, молекулалық модельдеу сияқты салаларда танымал бола бастады. Графикалық нейрондық желілердің архитектураларының әрқайсысының өзіндік артықшылықтары мен кемшіліктері бар, олар нақты тапсырма үшін үлгіні таңдау кезінде ескерілуі керек.

Графикалық нейрондық желілерді қолдану

Графикалық нейрондық желілер жасанды интеллект саласындағы салыстырмалы түрде жаңа бағыт болып табылады, оған көбірек назар аударылып, қолданылуда. Бұл нейрондық желілер графиктер түрінде ұйымдастырылған деректермен жұмыс істеуге мүмкіндік береді, бұл оларды күрделі жүйелерді, соның ішінде әлеуметтік желілерді, биологиялық желілерді, генетикалық желілерді және көлік желілерін талдау үшін пайдалы етеді. Осы тұрғыда Гraph құрылымы Молекулярлық байланысты болжау, кескінді жіктеу және сөйлеуді тану сияқты мәселелерді шешу үшін қазірдің өзінде қолданылуда.

Ұсыныс жүйелері

Графикалық нейрондық желілер күрделі әлеуметтік және пайдаланушы өзара әрекеттесуін талдау және модельдеу мүмкіндігіне байланысты кеңес беру жүйелерінде қолдануды табады. GF кеңес беру жүйелерінде шешетін тапсырмалардың кейбір мысалдарына мыналар жатады:

• Сатып алу тарихы мен пайдаланушы қызығушылықтарына негізделген өнім ұсыныстары
• Ортақ қызығушылықтар мен сипаттамалар негізінде ұқсас пайдаланушылар мен өнімдерді іздеңіз
• Әлеуметтік байланыстар мен мінез-құлық деректері негізінде пайдаланушылар мен өнім арасындағы өзара әрекеттесуді анықтау

Рекомендациялық жүйелерде графикалық нейрондық желілерге негізделген көптеген жобалар бар. Мысалы, Facebook пайдаланушының арнасындағы сәйкес жаңалықтарды анықтау үшін нейрондық желілерді пайдаланады, ал LinkedIn кәсіби байланыстар мен жұмыс тәжірибесі негізінде қолайлы жұмыс орындары мен кандидаттарды ұсыну үшін нейрондық желілерді пайдаланады. Сонымен қатар, Amazon нейрондық желілерді сатып алу тарихы мен пайдаланушы мінез-құлқына негізделген өнімдерді ұсыну үшін пайдаланады, бұл оларға конверсия мен сатылымды арттыруға мүмкіндік береді.

Комбинаторлық оңтайландыру

Комбинаторлық оңтайландырудағы графикалық нейрондық желілер күрделі оңтайландыру мәселелерін шешуге арналған пайдалы құрал болып табылады. Олар шешімдер комбинациясын табу, кестені оңтайландыру үшін қолданылады. көмегімен шешілетін есептердің бірнеше мысалдары келтірілген Гraph құрылымы комбинаторлық оңтайландыруда:

1. Тапсырмаларды бөлу: Графикалық нейрондық желілер тапсырмаларды бірнеше жұмысшылар немесе машиналар арасында бөлуді оңтайландыру үшін қолданылады. Мысалы, олар өндірістегі жұмыс кестесін анықтау үшін қолданылады.
2. Ең қысқа жолды іздеу: Графикалық нейрондық желілер екі нүкте арасындағы ең қысқа жолды іздеуді оңтайландыру үшін қолданылады. Бұл жүктерді тасымалдау маршруттарын жоспарлау немесе әскери әрекеттердің бағыттарын жоспарлау сияқты тапсырмалар үшін пайдалы.
3. Комбинаторлық талдау: графикалық нейрондық желілер тағайындау мәселелері немесе сөмке мәселелері сияқты комбинаторлық есептерді талдау үшін қолданылады. Бұл ресурстарды оңтайландыруға қатысты мәселелерді шешуге көмектеседі.
4. Ресурстарды оңтайландыру: Графикалық нейрондық желілер материалдар, энергия немесе уақыт сияқты ресурстарды бөлуді оңтайландыру үшін пайдаланылады. Мысалы, олар электр желілерінде энергияны бөлуді оңтайландыру немесе өндірісте машиналарды пайдалануды жоспарлау үшін қолданылады.

компьютерлік көру

Графикалық нейрондық желілер компьютерлік көру саласында да қолданыс тапты, мұнда олар кескінді өңдеу мен талдауға қатысты мәселелерді шешуге көмектеседі. Төменде осы саладағы графикалық нейрондық желілерді қолдану арқылы шешілетін тапсырмалардың мысалдары берілген:

1. Кескін нысандарын анықтау: Графикалық нейрондық желілер кескіндердегі нысандарды анықтау және тану үшін қолданылады. Бұл үлкен көлемдегі деректерді автоматты түрде талдауға және жіктеуге мүмкіндік береді.
2. Бетті тану: Графикалық нейрондық желілер беттерді тану және кескіндердегі адамдарды анықтау үшін қолданылады. Бұл қауіпсіздік және ірі ұйымдардағы адамдарды автоматты түрде анықтау үшін пайдалы.
3. Медициналық кескінді талдау: Графикалық нейрондық желілер рентген және МРТ сканерлері сияқты медициналық кескіндерді өңдеуге және талдауға көмектеседі. Ол ауруларды диагностикалауға және емдеуге көмектеседі.
4. Кескінді автоматты түрде сипаттау: Графикалық нейрондық желілер кескінді автоматты түрде сипаттау үшін қолданылады, бұл каталогтарда немесе интернет-дүкендерде нақты және ақпараттандыратын кескін сипаттамаларын жасау үшін пайдалы.

Компьютерлік көрудегі жобалардың үлгісі

Төменде компьютерлік көру саласындағы графикалық нейрондық желілер негізінде әзірленген жобалардың мысалдары келтірілген:

1. Google Vision API: Бұл G қолданатын қызметraph құрылымы кескінді өңдеу және талдау үшін. Ол нысандарды, беттерді және мәтінді таниды.
2. Deep Dream: Бұл галлюцинаторлық кескіндерді жасау үшін графикалық нейрондық желілерді пайдаланатын Google AI жобасы. Бұл жоба әлемді жаңа қырынан көруге және графикалық нейрондық желілердің қалай жұмыс істейтінін талдауға мүмкіндік береді.
3. TensorFlow – компьютерлік көру мәселелерін шешу үшін негіз ретінде графикалық нейрондық желілерді пайдаланатын ашық бастапқы компьютерлік оқыту платформасы. Ол академиялық және өнеркәсіпте компьютерлік көру жобалары мен қосымшаларын жасау үшін қолданылады.
4. Facebook DeepFace: Бұл фотосуреттердегі беттерді тану үшін графикалық нейрондық желілерді пайдаланатын Facebook әзірлеген жоба. Ол суреттердегі адамдарды автоматты түрде таниды және анықтайды, бұл әлеуметтік желілер мен интернет-дүкендер үшін пайдалы.
5. Pix2Pix: Бұл берілген параметрлер негізінде кескіндерді автоматты түрде жасау үшін графикалық нейрондық желілерді пайдаланатын Google әзірлеген жоба. Бұл графика мен дизайндағы жаңа және креативті дизайн идеяларын жасау үшін пайдалы.

Графикалық нейрондық желілер компьютерлік көру саласындағы есептерді шешу құралы болып табылады. Олар кескінді талдауды автоматтандыруға және нақты және ақпаратты сипаттамаларды жасауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, Гraph құрылымы графика және дизайн саласында жаңа және шығармашылық жобаларды жасау.

Физика және химия

Графикалық нейрондық желілер физика мен химия есептерін шешуге арналған құрал болып табылады. Төменде осы салаларда графикалық нейрондық желілерді қолдану арқылы шешілетін тапсырмалардың мысалдары берілген:

1. Материалдық қасиеттерді болжау: Графикалық нейрондық желілер материалдардың құрылымын талдау және олардың механикалық және электрлік қасиеттері сияқты қасиеттерін болжау үшін қолданылады. Бұл жаңа материалдарды ашу процесін жылдамдатуға және зерттеу шығындарын азайтуға көмектеседі.
2. Реакцияны оңтайландыру: химиялық қосылыстарды синтездеу процесін жылдамдатуға және олардың сапасын жақсартуға мүмкіндік беретін реакцияларды оңтайландыру үшін графикалық нейрондық желілер қолданылады. Бұл сонымен қатар зерттеу шығындарын азайтады және қоршаған ортаға әсерді азайтады.
3. Молекулалар арасындағы қарым-қатынастарды талдау: Графиктік нейрондық желілер молекулалар арасындағы күрделі қатынастарды талдауға көмектесе алады, бұл молекулалық динамиканы зерттеу және әртүрлі жағдайларда молекулалардың өзара әрекеттесуін анықтау үшін пайдалы.
4. Химиялық реакцияларды болжау: Графиктік нейрондық желілер молекулалық құрылымды енгізу негізінде химиялық реакциялардың нәтижесін болжау үшін пайдалы. Бұл жаңа химиялық қосылыстарды синтездеу және процестерді оңтайландыру үшін пайдалы.

Физика және химия бойынша жобалардың мысалдары

Төменде физика және химиядағы графикалық нейрондық желілер негізінде әзірленген жобалардың мысалдары келтірілген:

1. DeepChem: материал қасиеттерін болжау және реакцияларды оңтайландыруды қоса алғанда, химиядағы мәселелерді шешу үшін графикалық нейрондық желілерді пайдаланатын машиналық оқыту кітапханасы.
2. MOLNET: машиналық оқыту және графикалық нейрондық желілерді пайдалана отырып, жаңа материалдарды ашу процесін жақсарту үшін жасалған жоба. Бұл жоба зерттеу процесін жылдамдатады және жаңа материалдарды әзірлеуге кететін шығынды азайтады.
3. Кванттық ESPRESSO: кванттық жүйелерді модельдеу және талдау үшін графикалық нейрондық желілерді пайдаланатын жоба. Ол есептеу процесін жылдамдатады және кванттық физиканы оқуға кететін шығынды азайтады.
4. Atomwise: Жасанды қосылыстардың қасиеттерін болжау және жаңа препараттарды табу үшін графикалық нейрондық желілерді қолданатын компания. Олар сондай-ақ ақуыздар мен молекулалар арасындағы өзара әрекеттесулерді болжау үшін графикалық нейрондық желілерді пайдаланумен жұмыс істейді. Мұның бәрі жаңа препараттарды жасауға көмектеседі.

Гraph құрылымы ғылым салаларында, соның ішінде физика мен химияда қолданбалы құрал болып табылады. Олар зерттеу процесін жылдамдатуға, процестерді оңтайландыруға және зерттеу шығындарын азайтуға мүмкіндік береді. Осының арқасында нейрондық желілер ғылымдағы прогресті жеделдетіп, жаңа технологиялар мен материалдарды жасауға көмектеседі.

Дәрілік заттардың дамуы

Графикалық нейрондық желілер (Гraph құрылымы) дәрілік заттарды әзірлеудегі мәселелерді шешу үшін де қолданылатын құрал болып табылады. Төменде осы саладағы графикалық нейрондық желілерді қолдану арқылы шешілетін тапсырмалардың мысалдары берілген.

1. Жаңа препараттарды іздеу: графикалық нейрондық желілер молекулалық құрылымдарды талдау және жаңа препараттарды іздеу үшін қолданылады. Бұл дәрі-дәрмек әзірлеу процесін жылдамдатуға және зерттеу шығындарын азайтуға мүмкіндік береді.
2. Дозаны оңтайландыру: Дәрілердің дозасын оңтайландыру үшін графикалық нейрондық желілер қолданылады, бұл минималды жанама әсерлермен керемет әсерге қол жеткізуге мүмкіндік береді. Ол сондай-ақ әзірлеу шығындарын азайтуға және дәрі-дәрмек сапасын жақсартуға көмектеседі.
3. Молекулалар арасындағы өзара әрекеттесулерді талдау: графикалық нейрондық желілер молекулалар арасындағы күрделі өзара әрекеттесулерді талдауға көмектеседі. Мұның бәрі дәрілік заттардың әсер ету механизмдерін зерттеу үшін пайдалы. Бұл сонымен қатар жаңа препараттардың дамуын тездетуі мүмкін.
4. Жанама әсерлерді болжау: Графиктік нейрондық желілер молекулалық құрылымға негізделген дәрілік жанама әсерлерді болжау үшін қолданылады. Бұл препараттардың қауіпсіздігін анықтау және қажетсіз жанама әсерлердің қаупін азайту үшін пайдалы.

Дәрілік заттарды әзірлеудегі жобалардың мысалдары

Төменде дәрілік заттарды әзірлеуде графикалық нейрондық желілер негізінде жасалған жобалардың мысалдары берілген:

1. Atomwise: Бұл жаңа препараттарды табу үшін нейрондық желілерді қолданатын компания. Олардың технологиясы іс жүзінде күніне миллиардтаған молекулаларды скринингтен өткізіп, жаңа препараттардың дамуын жылдамдатады.
2. Insilico Medicine — молекулалық құрылымдарды талдау және дәрілік дозаларды оңтайландыру үшін графикалық нейрондық желілерді қолданатын компания. Олардың технологиясы ғылыми-зерттеу шығындарын азайтуға және дәрілік заттардың сапасын жақсартуға көмектеседі. Мұның бәрі өз кезегінде емдеудің тиімділігін арттырады.
3. Deep Genomics – генетикалық деректерді талдау және жаңа препараттарды табу үшін графикалық нейрондық желілерді қолданатын компания. Олардың технологиясы зерттеулердің уақыты мен құнын қысқартады және генетикалық ауруларды емдеуге арналған жаңа препараттарды жасау процесін жылдамдатады.
4. BenevolentAI — деректерді талдау және жаңа препараттарды табу үшін графикалық нейрондық желілерді қолданатын компания. Олардың технологиясы миллиондаған молекулаларды іс жүзінде тексереді және потенциалды белсенді қосылыстарды анықтайды. Бұл жаңа препараттарды әзірлеудің уақыты мен құнын қысқартуға және бірқатар ауруларды емдеу жолдарын іздеуді жеделдетуге көмектеседі.

Көріп отырғаныңыздай Гraph құрылымы дәрілік заттарды әзірлеудегі мәселелерді шешу құралы болып табылады. Олар жаңа препараттарды әзірлеуді тездетуге көмектеседі. Зерттеу шығындарын азайту және дәрілік заттардың сапасын жақсарту. G пайдаланатын компанияларraph құрылымықазірдің өзінде бұл салада керемет жетістіктерге жетті. Мұның бәрі осы технологияның дәрілік заттарды әзірлеудегі тиімділігін растайды.

Графикалық нейрондық желілердің даму тенденциялары

Графикалық нейрондық желілер жасанды интеллекттің даму бағыты болып табылады. Жыл сайын Гraph құрылымы барған сайын танымал бола түсуде және медицинадан қаржыға дейін әртүрлі салаларда көбірек қосымшаларды табады. Төменде жақын болашақта үлкен мәнге ие болатын нейрондық желілерді дамытудың кейбір тенденциялары берілген.

Графикалық нейрондық желілер саласындағы ғылыми жаңалықтар мен жетістіктер

Графикалық нейрондық желілер – бұл ғылыми қауымдастықтан үлкен назар аударған және көптеген инвестицияларды тартатын әдіс. Төменде бұл технологияны соншалықты танымал еткен графикалық нейрондық желілердегі ғылыми жаңалықтар мен жетістіктер берілген.

• Теориялық негіздер: Графикалық нейрондық желілер 2005 жылы ұсынылды және содан бері ғылыми қоғамдастықтың көп назарын аударды. Олар ғылыми салаларда, соның ішінде физика, биология, химия және т.б. қолданылатын графикалық теорияға негізделген. 2015 жылы Google зерттеушілері графикалық нейрондық желілердің өнімділігін жақсартатын Graph Convolutional Network (GCN) әзірледі.
• Құрылымы жоқ деректермен жұмыс істеу: графикалық нейрондық желілер мәтін, кескіндер және дыбыс сияқты құрылымдалмаған деректермен жұмыс істейді. Бұл оларды келесі салаларда қолдануға мүмкіндік береді, мысалы, әлеуметтік желіні талдау, медицина, қаржы және т.б.
• Медицинада қолданылуы: графикалық нейрондық желілер медицинада молекулалық құрылымдарды талдау және жаңа препараттарды іздеу үшін қолданылады. Олар сондай-ақ дәрілік заттардың дозасын оңтайландыруға, жанама әсерлерді болжауға және молекулалар арасындағы өзара әрекеттесуді талдауға көмектеседі.
• Қаржылық қосымшалар: Графикалық нейрондық желілер үлкен көлемдегі қаржылық деректерді талдау үшін қолданылады. Мысалы, транзакциялар, инвестициялар және нарықтық үрдістерді болжау сияқты. Олар компанияларға тәуекелді азайтуға және деректер негізінде негізделген шешімдер қабылдауға көмектесе алады.

Графтық нейрондық желілерді дамытудың қазіргі тенденциялары

Графикалық нейрондық желілер - деректерді өңдеу үшін графикалық құрылымды пайдаланатын нейрондық желілердің бір түрі. Олар биоинформатика, әлеуметтік желілер және көлік логистикасы сияқты салаларда көбірек қолданылуда. Graph нейрондық желілерін дамытудың қазіргі тенденциялары олардың тиімділігін арттырумен және қолдану аясының кеңеюімен байланысты.

Технологиялар мен алгоритмдерді әзірлеу Гraph құрылымы осы зерттеу саласына қызығушылықтың өсуін ынталандырады. Графикалық нейрондық желілердегі соңғы зерттеулер өнімділік пен ауқымдылықты жақсартуға бағытталған. Сондай-ақ болжау сапасын арттыру.

Графикалық терең оқыту саласындағы зерттеулерге көп көңіл бөлінеді. Деректер арасындағы қарым-қатынастарды зерттеу үшін абстракцияның бірнеше деңгейлерін пайдаланады. Бұл графикалық деректерді талдау үшін дәл үлгілерді жасауға мүмкіндік береді.

Graph нейрондық желілерінің дамуының тағы бір қазіргі тенденциясы динамикалық графиктермен жұмыс істеудің жаңа әдістері мен алгоритмдерін жасау болып табылады. Динамикалық графиктер – уақыт өте өзгеретін және талдау мен өңдеу үшін арнайы тәсілдерді қажет ететін графиктер. Динамикалық графиктермен жұмыс істеу әдістерінің дамуы Graph нейрондық желілерін нақты қолданбаларда қолданудың жаңа мүмкіндіктерін ашады. Мысалы, әлеуметтік желілерді талдау немесе трафикті болжау.

Графикалық нейрондық желілердің болашақ дамуының болжамы

Графикалық нейрондық желілер жасанды интеллект саласы болып табылады, ол қарқынды дамуды жалғастыруда. Соңғы ғылыми жаңалықтар мен жетістіктерге сүйене отырып, сарапшылар мен сарапшылар бұл технологияның болашағы қандай болатыны туралы болжам жасауда. Міне, болашақ бізді не күтіп тұрғаны туралы кейбір болжамдар:

• Мәліметтердің үлкен көлемі және күрделі желілер. Графикалық нейрондық желілер үлкен көлемдегі деректерді өңдеу және күрделі құрылымдарды талдау үшін пайдаланылады. Мысалы, әлеуметтік желілер, биологиялық жүйелер және көлік желілері сияқты.
• Бизнесте графикалық нейрондық желілерді қолдану. Бұл нейрондық желілер бизнес мәселелерін шешу үшін қолданылуы мүмкін. Мысалы, деректерді талдау, болжау, процесті оңтайландыру және ресурстарды басқару сияқты.
• Графикалық нейрондық желілер медицинада көбірек қолданылуда. Бұл технология жаңа препараттарды жасауға, ауруды болжауға, медициналық деректерді талдауға және диагностикалауға көмектеседі.
• Бөлінген есептеулер бағытында графикалық нейрондық желілерді дамыту. Бұл оқу үдерісін жылдамдатады және желілердің тиімділігін арттырады.

Осылайша, графикалық нейрондық желілердің болашағы жарқын және жаңа мүмкіндіктерге толы. Бұл технология дамуын жалғастырады және әртүрлі салаларда және салаларда көбірек қосымшаларды табады.

Графикалық нейрондық желілердің артықшылықтары мен шектеулері

Нейрондық желілердің басқа түрлерінен графикалық нейрондық желілердің артықшылықтары:

• Олар векторларға немесе матрицаларға қарағанда күрделі құрылым болып табылатын графиктерді өңдейді.
• Олар мұндай ақпаратты есепке алмайтын классикалық нейрондық желілерден айырмашылығы, элементтер арасындағы байланыстар әртүрлі мәнге ие болуы мүмкін деректерді өңдейді.
• Графикалық нейрондық желілер классификация, регрессия мәселелерін, сонымен қатар графиктерді құру және талдау мәселелерін шешеді.

Графикалық нейрондық желілердің шектеулері мен кемшіліктері:

• Олар көптеген оқу деректерін қажет етеді, егер деректер жеткіліксіз болса, бұл мәселе болуы мүмкін.
• Олар есептеу тұрғысынан күрделі болуы мүмкін және үйрену және қолдану үшін үлкен есептеу ресурстарын қажет етеді.
• Graph нейрондық желілерінің архитектурасын жобалау күрделі болуы мүмкін және осы салада тәжірибені қажет етеді.

Графикалық нейрондық желілердің есептері мен шектеулерін шешу жолдары:

• Оқытуға қажетті деректер көлемін азайтудың бір жолы генеративті модельдеу әдістерін қолдану болуы мүмкін.
• Есептеулерді жылдамдату үшін оңтайландыру әдістерін қолдануға болады. Мысалы, стохастикалық градиенттің түсу әдістері.
• Graph нейрондық желілерінің архитектурасын жобалауды дайын модульдер мен кітапханаларды қолдану арқылы жеңілдетуге болады. Сондай-ақ эмпирикалық деректерге негізделген сәулет параметрлерін оңтайландыру арқылы.

тұжырымдар

Графикалық нейрондық желілерді зерттеу ғылым мен техника салаларындағы шешімдердің сапасын жақсартады. Графикалық мәліметтерді талдау және олармен жұмыс істеу қабілетіне байланысты олар табиғи тілді өңдеуде, компьютерде көру, сигналдарды өңдеу және басқа салаларда қолданылады. Дегенмен, графикалық нейрондық желілердің де шектеулері мен кемшіліктері бар. Мысалы, есептеулердің күрделілігі және деректердің үлкен көлемінің қажеттілігі сияқты.
Сонымен қатар, графикалық нейрондық желілер саласындағы зерттеулер мен әзірлемелер жалғасуда және оларды одан әрі дамыту және жетілдіру перспективалары бар. Сонымен қатар, графикалық нейрондық желілерді пайдалану кезінде туындайтын проблемалар мен шектеулерді шешу жолдары бар.

Нәтижесінде графикалық нейрондық желілер графикалық деректерді талдау және өңдеу үшін маңызды құрал болып табылады. Және де болашақта ғылым мен техниканың дамуында маңызды рөл атқара бермек.

Жиі қойылатын сұрақтар

Сұрақ: Нейрондық желі дегеніміз не?

Нейрондық желі - бұл өзара байланысты көптеген жасанды нейрондардан тұратын машиналық оқыту алгоритмі.

Сұрақ: Нейрондық желілер қалай жұмыс істейді?

Нейрондық желілер үлкен көлемдегі деректерден үйренеді және жіктеу, болжау және үлгіні тану сияқты тапсырмаларды орындау үшін өзара байланысты нейрондарды пайдаланады.

Нейрондық желілер контекстіндегі график дегеніміз не?

Нейрондық желілер контекстіндегі график нейрондар шеттері арқылы өзара байланысқан құрылым болып табылады. Бұл нейрондар арасындағы байланыстарды сипаттауға және оларды график түрінде көрсетуге мүмкіндік береді.

Графтық нейрондық желілердің көмегімен қандай есептер шығарылады?

Графикалық нейрондық желілер молекулалардың қасиеттерін болжау, әлеуметтік желілерді талдау, табиғи тілді өңдеу, аномалияларды анықтау және т.б. сияқты мәселелерді шешу үшін қолданылады.

Нейрондық желілердің басқа түрлерінен графикалық нейрондық желілердің артықшылықтары қандай?

Графикалық нейрондық желілер контексте деректерді талдау мүмкіндігіне ие, бұл оларды күрделі, өзара байланысты деректермен жұмыс істегенде тиімді етеді.

С: Графтық нейрондық желілердің кемшіліктері қандай?

Графикалық нейрондық желілердің кемшілігі олардың есептеу күрделілігі болып табылады. Бұл үлкен деректер бойынша тиімсіз жұмысқа әкеледі.

С: Графтық нейрондық желілердің есептері мен шектеулерін шешу жолдары қандай?

Графикалық нейрондық желілердің есептері мен шектеулерін шешудің әртүрлі жолдары бар. Мысалы, есептеу тиімділігін оңтайландыру, оқыту әдістерін жетілдіру және графикалық нейрондық желілерді әртүрлі деректер түрлерімен жұмыс істеуге бейімдеу сияқты.

Графикалық нейрондық желілерге қандай ғылыми жаңалықтар мен жетістіктер жатады?

Графиктік нейрондық желілерге қатысты ғылыми жаңалықтар мен жетістіктердің ішінде графиктік мәліметтерді талдаудың жаңа әдістері мен алгоритмдерін жасауды ерекше атап өтуге болады. Мысалы, Graph Convolutional Networks (GCN) және Graph Attention Networks (GAT) сияқты. Графикалық нейрондық желілер биоинформатика, әлеуметтік желілерді талдау және компьютерлік көруді қоса алғанда әртүрлі салаларда да қолданылады.

Осы мақаланы оқу:

• Ең керемет нейрондық желілер
• Нейрондық желілерді қалай пайдалану керек

Оқығаныңыз үшін рахмет: ✔️ SEO HELPER | NICOLA.TOP