الشبكة العصبية للرسم البياني غير المتجانس (HGNN) هي نوع من نظام التعلم الذي يستخدم البيانات المنظمة للرسم البياني للتنبؤات. يمكن استخدام شبكات HGNN لاكتشاف الأنماط واكتشاف الحالات الشاذة واتخاذ القرارات في مجموعات البيانات المعقدة. تعتبر هذه التقنية مفيدة بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب فهم العلاقات بين عناصر البيانات، مثل الرسوم البيانية المعرفية والشبكات الاجتماعية وأنظمة التوصية.
يتكون HGNN من عقد مختلفة على الرسم البياني متصلة بحواف. قد تمثل كل عقدة ميزات معقدة مختلفة، مثل الكيانات والعلاقات والسمات وما إلى ذلك. يمكن أن تكون الحواف موجهة أو غير موجهة، مما يمثل التأثيرات بين العقد. من خلال التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، يمكن استخدام الخوارزميات للتعلم من بنية الرسم البياني وتحديد الأنماط الدقيقة للتنبؤات.
تكتسب نماذج HGNN شعبية كبيرة في حل المشكلات المعقدة في العديد من المجالات، مثل معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، وأنظمة التوصية. بالمقارنة مع بنية التعلم العميق التقليدية، يمكن لشبكات HGNN التعلم من مصادر متعددة ومختلفة للمعلومات، بما في ذلك النصوص والصور والصوت والتحليلات. وهذا يسمح لهم بتوفير نهج أكثر شمولاً لفهم الأنماط والتنبؤ بها ضمن مجموعات البيانات الكبيرة.
يتم تنفيذ شبكات HGNN بشكل شائع باستخدام أطر عمل مختلفة، مثل TensorFlow وPyTorch. يتم تمثيل بيانات الإدخال كرسم بياني، مع تسميات للعقد والحواف. يتم بعد ذلك تدريب نموذج HGNN على الرسم البياني من خلال سلسلة من خطوات الانتشار للأمام والخلف. أثناء التدريب، يتم تعديل أوزان العقد والحواف للحصول على التنبؤات الأكثر دقة.
توفر شبكات HGNN العديد من الفوائد، مثل أوقات التدريب الأسرع والنتائج الأكثر دقة. بفضل قدرتها على نمذجة التفاعلات المعقدة بين عناصر البيانات، تتمتع شبكات HGNN بالقدرة على إحداث ثورة في مجموعة متنوعة من الصناعات من خلال قدرتها على تقديم رؤى تنبؤية من مجموعات البيانات الكبيرة.
