Graph neural networks gnn
Leren op grafen
Graph Neural Networks (GNN's) zijn een klasse van neurale netwerken die zijn ontworpen voor data die is gestructureerd als een graaf. Een graaf bestaat uit knopen (nodes) en randen (edges). Voorbeelden zijn sociale netwerken (mensen en vriendschappen), moleculen (atomen en bindingen), en kennisgrafen (entiteiten en relaties). Traditionele neurale netwerken kunnen niet goed omgaan met grafen, omdat de invoer geen vaste structuur heeft. GNN's lossen dit op met message passing: elke knoop verzamelt informatie van zijn buren, combineert deze met zijn eigen informatie, en werkt zijn representatie bij. Dit proces wordt herhaald over meerdere lagen, zodat een knoop informatie ontvangt van verder weg gelegen knopen. Er bestaan verschillende varianten. Graph Convolutional Networks (GCN) gebruiken een vereenvoudigde convolutie op grafen. GraphSAGE samplet een vaste set buren voor schaalbaarheid. Graph Attention Networks (GAT) gebruiken attention om het belang van buren te wegen. GNN's worden gebruikt voor het voorspellen van eiwitstructuren, het aanbevelen van vrienden, het detecteren van fraude, en het voorspellen van verkeersstromen.
Toepassingen en uitdagingen
GNN's worden breed toegepast. In de chemie en farmacie helpen ze bij het voorspellen van moleculaire eigenschappen en het ontwerpen van nieuwe geneesmiddelen. In de biologie worden ze gebruikt voor het analyseren van eiwitinteractienetwerken. In de recommendation systems modelleren ze gebruikers en producten als knopen in een graaf. In de financiële sector detecteren ze frauduleuze transacties door verdachte patronen in transactienetwerken te vinden. In de logistiek optimaliseren ze routes. Uitdagingen zijn er ook. GNN's kunnen moeilijk omgaan met zeer grote grafen, omdat het aantal buren exponentieel kan groeien. Over-smoothing is een probleem: na veel lagen worden de representaties van knopen te veel op elkaar. Ook is het moeilijk om GNN's te trainen op dynamische grafen die in de tijd veranderen. Er is veel onderzoek naar schaalbare GNN's, heterogene grafen (met verschillende soorten knopen en randen) en temporele GNN's. GNN's zijn een van de snelst groeiende deelgebieden van deep learning.