human
Veuillez expliquer ce qu'est le "réseau neuronal graphique"
gpt
Un réseau neuronal graphique (GNN) est une classe de réseaux de neurones artificiels pour le traitement des données qui peuvent être représentées comme des graphiques.
Dans le sujet le plus général de «l'apprentissage en profondeur géométrique», certaines architectures de réseau neuronal existantes peuvent être interprétées comme des GNN fonctionnant sur des graphiques convenablement définis.Les réseaux de neurones convolutionnels, dans le contexte de la vision par ordinateur, peuvent être considérés comme un GNN appliqué aux graphiques structurés comme des grilles de pixels.Les transformateurs, dans le contexte du traitement du langage naturel, peuvent être considérés comme des GNN appliqués à des graphiques complets dont les nœuds sont des mots dans une phrase.
L'élément de conception clé de GNNS est l'utilisation du passage du message par paire, de sorte que les nœuds graphiques mettent en œuvre itérativement leurs représentations en échangeant des informations avec leurs voisins.Depuis leur création, plusieurs architectures GNN différentes ont été proposées, qui mettent en œuvre différentes saveurs de passage de messages.Depuis 2022 [mise à jour], s'il est possible de définir les architectures GNN "aller au-delà" de passer du message, ou si chaque GNN peut être construit sur des messages passant sur des graphiques convenablement définis, est une question de recherche ouverte.
Les domaines d'application pertinents pour les GNN comprennent les réseaux sociaux,
Réseaux de citation, [10]
Molecular Biology, [11] Chemistry, [12]
physique [13] et
Problèmes d'optimisation combinatoire NP-dur. [14]
Plusieurs bibliothèques open source implémentant des réseaux de neurones graphiques sont disponibles, tels que Pytorch Geometric [15] (Pytorch), TensorFlow GNN [16] (TensorFlow) et JRAPH [17] (Google Jax).