กราฟโครงข่ายประสาทเทียม

Graph Neural Networks (GNN) เป็นโครงข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน เช่น กราฟ เครือข่าย และต้นไม้ โดยทั่วไป GNN จะใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกกราฟ การจำแนกโหนด การทำนายลิงก์ และการจัดกลุ่ม GNN เป็นส่วนหนึ่งของหมวดหมู่ที่กว้างกว่าของโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่าวิธีการเรียนรู้เชิงลึกเชิงโครงสร้าง

ต่างจากโครงข่ายประสาทเทียมแบบเดิมที่ประมวลผลข้อมูลในรูปแบบเวกเตอร์ที่แบนราบ GNN ใช้ประโยชน์จากเลเยอร์แบบสลับซับซ้อนของกราฟเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบดั้งเดิม (เช่น กราฟ) เลเยอร์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับการเผยแพร่ข้อมูลผ่านโครงสร้างที่ซับซ้อน และช่วยให้สามารถรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟเข้ากับกระบวนการเรียนรู้ได้ GNN มักถูกใช้ในการพัฒนาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ซับซ้อน เช่น ที่ใช้ในระบบผู้แนะนำและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

โดยทั่วไป GNN จะประกอบด้วยเลเยอร์การสลับซับซ้อนของกราฟ ซึ่งออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนโดยการแพร่กระจายข้อมูลผ่านแต่ละโหนดในกราฟ เลเยอร์เหล่านี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่จะลดข้อผิดพลาดทั้งหมดของแบบจำลองให้เหลือน้อยที่สุดโดยการแพร่กระจายการไล่ระดับสีกลับผ่านกราฟ เอาต์พุตของเลเยอร์ Convolutional มักใช้เพื่อสร้างการแสดงข้อมูลอินพุตที่มีโครงสร้างกราฟซึ่งตีความได้ง่ายขึ้นโดยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบเดิม

GNN เป็นสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่น่าตื่นเต้นและเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ความยืดหยุ่นและการเป็นตัวแทนที่นำเสนอโดย GNN ช่วยให้นักวิจัยสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่แข็งแกร่งในหลากหลายสาขา เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ระบบแนะนำ และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์