ਗਰਾਫ਼ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੇ ਗਿਆਨ ਅਨੁਸਾਰ, ਕੀ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਪੈਰੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪੇਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ", 'ਗਰਾਫ਼ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੇ ਗਿਆਨ ਅਨੁਸਾਰ, ਕੀ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਪੈਰੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹਅਕਾਦਮਿਕ ਪੇਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।', ' [\'ਗਰਾਫ਼ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੇ ਗਿਆਨ ਅਨੁਸਾਰ, ਕੀ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਪੈਰੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪੇਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। \',\' ਗ੍ਰਾਫ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਜੀ. ਐੱਨ. ਐੱਨ.) ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।ਗ੍ਰਾਫ-ਸੰਰਚਿਤ ਡੇਟਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕਨੈੱਟਵਰਕ, ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਖੋਜ. ਜੀ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਨੋਡ-ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿਫਿਰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੋਡ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਲਿੰਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਵਰਗੀਕਰਣ। \\n\\n GNN ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਹੈਗ੍ਰਾਫ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ, ਜੋ ਕਈ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਤਰ ਅਕਸਰ ਵਿਰਲੀ ਅਤੇ ਅਸਮਰੂਪ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਸੰਭਵ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਹਿੱਸਾ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈਗ੍ਰਾਫ, ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨਗੁੰਝਲਤਾ, ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਕੁੱਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੋਡ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੀ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨਗ੍ਰਾਫ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ, ਗੇਟਡ ਆਵਰਤੀ ਇਕਾਈਆਂ (ਜੀ. ਆਰ. ਯੂ.), ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ।ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੋਡਾਂ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰਿਆਂ \'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜੀ. ਆਰ. ਯੂ. ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ। \\n\\nGNNs ਨੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਅਦਾ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਹਨਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਬਣੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜੇ ਵੀ ਕਈ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ ਅਤੇਚੁਣੌਤੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ।ਅਣੂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗਰਾਫ਼ $\\\\mathkal {G} = (\\\\mathkal {Z},\\\\mathkal {A}) $ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਦਰਮਿਆਨ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ,ਰਸਾਇਣਕ ਬੰਧਨ). ਗਰਾਫ਼ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਜੀ. ਐੱਨ. ਐੱਨ.) ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਗਰਾਫ਼-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਨੋਡਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸੰਦੇਸ਼ ਪਾਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।GNN, ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪਰਮਾਣੂ $i $ਵਿੱਚ ਇੱਕ F-ਅਯਾਮੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵੈਕਟਰ $h {i} ^ {(t)} $ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ $a {ij} $ਦੂਜੇ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਨਾਲ $j $ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਸਿਸਟਮ। ਜੀ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਸੰਦੇਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਗੁਆਂਢੀ ਨੋਡਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਪਰਮਾਣੂਆਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਦੇਸ਼ ਪਾਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।$m {ij} ^ {(t)} $ਪਰਮਾਣੂ $j $ਤੋਂ ਪਰਮਾਣੂ $i $ਤੱਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਪਰਮਾਣੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮੁੱਚਾ ਸੰਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ $f {u} ^ {(t)} $ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ।ਵੈਕਟਰ $h _ {i} ^ {(t)} $, ਜੋ ਪਰਮਾਣੂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਹੈ।$f _ {m} ^ {(t)} $ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਰੇਕ ਪਰਮਾਣੂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਜੋਡ਼ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਕਰਕੇ।ਨਤੀਜਾ. ਇਹ ਜੀ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਨੂੰ ਅਣੂ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਬਾਰੇ ਸਥਾਨਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਫੀਚਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਕੀਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਫੀਚਰ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈਮਾਡਲ "। ', 'ਗਰਾਫ਼ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੇ ਗਿਆਨ ਅਨੁਸਾਰ, ਕੀ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਪੈਰੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹਅਕਾਦਮਿਕ ਪੇਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। \n ']