10,2 тыс подписчиков
Графовые сверточные сети: введение в GNN
Графовые нейронные сети (GNN) представляют собой одну из наиболее интересных и быстро развивающихся архитектур в области глубокого обучения.
Будучи моделями глубокого обучения, предназначенными для обработки данных, структурированных в виде графов, GNN обладают универсальностью и огромными обучающими возможностями.
Среди различных типов GNN наиболее распространенной и широко применяемой моделью стали графовые сверточные сети (GCN).
Инновационность GCN обусловлена их способностью использовать для прогнозирования как особенности узла, так и его локальность, что обеспечивает эффективный способ обработки данных, структурированных в виде графов.
В этой статье будет подробно описан механизм работы слоя GCN с объяснением его внутреннего устройства.
Кроме того, вы узнаете, как практически применять этот слой для решения задач классификации узлов с использованием в качестве инструмента PyTorch Geometric.
PyTorch Geometric (PyG) — это специализированное расширение PyTorch, созданное для разработки и реализации GNN. Эта продвинутая и в то же время удобная в использовании библиотека предоставляет полный набор инструментов для машинного обучения на основе графов.
1 минута
17 октября 2023