人工智能中什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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1、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義

GNN全名圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這里的G是是圖（Graph）的意思，GNN之所以重要，是因為圖很重要。圖是計算機科學(xué)里的一種非常重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，計算機科學(xué)有一門必修的基礎(chǔ)課叫“離散數(shù)學(xué)”，聽名字像是某一條數(shù)學(xué)分支，不過究竟“離散數(shù)學(xué)”的邊界在哪里，現(xiàn)在還沒有一個統(tǒng)一的定論。但有一個知識點，所有版本的《離散數(shù)學(xué)》教材都不會錯過，那就是“圖論”，討論一種叫“圖”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。而GNN里的“圖”，正是指圖論的“圖”。

那么究竟什么是“圖”？就兩樣，頂點（Vertex）和邊（Edge）。所謂的頂點，就是網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D里面的節(jié)點，譬如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D里的PC機、服務(wù)器和路由器等等，而所謂的邊，就是連接這些網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的線。所以圖的應(yīng)用非常廣，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D就是一種非常典型的圖結(jié)構(gòu)。

2、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)實質(zhì)上是一門新技術(shù)的興起，那為什么要推出這款新技術(shù)呢？推出一款新技術(shù)，潛臺詞就是說原有技術(shù)存在不足，下面我們可以看看CNN和RNN存在的不足。說白了就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，模型是要喂數(shù)據(jù)的，這我們都知道。但現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型，無論是CNN，還是RNN，或者叫其他什么的，都對數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有一個要求，必須都是歐幾里得結(jié)構(gòu)。長得方方正正的就是歐幾里得結(jié)構(gòu)，軍訓(xùn)的閱兵方陣，橫向縱向都是一個人緊挨著一個人，這就是典型的歐幾里得結(jié)構(gòu)。而圖是非歐幾里得結(jié)構(gòu)，所以沒有辦法用傳統(tǒng)的深度模型處理的。因此，研究人員開發(fā)了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用途

近幾年，深度學(xué)習(xí)帶來了人臉識別、語音助手以及機器翻譯的成功應(yīng)用。這三類場景的背后分別代表了三類數(shù)據(jù)：圖像、語音和文本。深度學(xué)習(xí)在這三類場景中取得突破的關(guān)鍵是它背后的端對端學(xué)習(xí)機制。另外，業(yè)界認(rèn)為大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是認(rèn)知智能計算強有力的推理方法。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從處理傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)推廣到更高層次的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。不僅如此，圖還具有很強的語義可視化能力，這種優(yōu)勢被所有的 GNN模型所共享。比如在異常交易賬戶識別的場景中，GNN在將某個賬戶判斷為異常賬戶之后，可以將該賬戶的局部子圖可視化出來。

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