Jaringan Konvolusi Grafik: Daftar Aplikasi yang Perlu Anda Ketahui

Convolutional Network adalah jenis Neural Network. Neural Networks adalah jenis khusus dari model pembelajaran mendalam. Biasanya, pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam terdiri dari algoritma yang ketat dan mahal karena tugasnya yang rumit. Demikian pula, model pembelajaran mendalam pada grafik bahkan lebih rumit. Graph Convolutional Networks terutama digunakan untuk tujuan klasifikasi citra. Pelajari lebih lanjut tentang jaringan saraf convolutional.

Selama dekade terakhir, penerapan ilmu data telah meningkat pesat. Di dunia yang kaya data ini, pendekatan model pembelajaran membawa hasil yang bagus dan prediksi yang akurat. Grafik berguna untuk banyak sistem informasi.

Dari interaksi protein biologis hingga konektivitas internet dan WorldWideWeb, grafik mewakili semua sistem ini. Selain itu, mengimplementasikan jaringan saraf melalui struktur grafis memungkinkan komputer memahami properti dari suatu gambar. Model ini adalah salah satu aplikasi grafik dunia nyata yang paling canggih. Mari kita bahas algoritma ini secara rinci:

Bagaimana Neural Network Dibangun

Neural Networks adalah salah satu teknik paling canggih dari ilmu data dan pembelajaran mendalam. Neural Network berguna dalam banyak aplikasi, mulai dari prediksi Pasar Saham hingga klasifikasi gambar, pengenalan ucapan atau karakter, dan bahkan dalam analisis urutan.

Konsep pertama Neural Network berasal dari perspektif biologis. Para ilmuwan melakukan eksperimen di mana saraf untuk penglihatan terhubung dengan pusat pendengaran di otak. Akhirnya, organisme itu belajar melihat melalui pusat pendengaran di otak juga. Bahkan percobaan lebih lanjut membuktikan bahwa setiap pusat otak dapat melakukan setiap tindakan.

Pendekatan mulai meniru otak manusia yang menginformasikan algoritma komputer. Demikian pula, para ilmuwan komputer juga berpikir bahwa harus ada algoritma tunggal yang mampu menyelesaikan semua masalah pembelajaran otak komputer. Begitulah cara jaringan saraf lahir.

Jaringan saraf terdiri dari beberapa lapisan neuron. Setiap neuron biasanya merupakan simpul grafik. Setiap neuron dari setiap lapisan terhubung dengan semua neuron dari lapisan berikutnya melalui tepi berbobot — bobot tepi bertindak sebagai koefisien perhitungan nilai lapisan.

Melalui backpropagation, koefisien berubah agar sesuai dengan model dengan contoh contoh pelatihan. Pada akhirnya, satu neuron dari lapisan terakhir memberikan output. Pada gambar berikut dijelaskan struktur jaringan syaraf tiruan.

Sumber Gambar

Baca: Menggunakan Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Gambar

Jaringan Konvolusi Grafik

Convolutional Networks adalah jaringan saraf 3 dimensi. Penggunaan paling praktis dari Convolutional Neural Networks termasuk klasifikasi dan pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami dan pengenalan suara. Model ini biasanya lebih kompleks daripada model jaringan saraf 2 dimensi biasa.

Dalam arsitektur ini, lapisan neuron yang berbeda dirakit. Parameter dimensi adalah variabel dalam lapisan yang berbeda untuk membuat model mengenali parameter. Misalnya, gambar dua dimensi, dan, sementara itu, warna setiap titik juga memainkan peran penting. Oleh karena itu, muncul tiga parameter berbeda. Untuk mengatasi kompleksitas seperti itu, Conv Nets memainkan peran penting.

Banyak matriks 3d dari dimensi yang berbeda ini bekerja di berbagai tingkat jaringan saraf. Akhirnya, dimensi 'z' sesuai dengan parameter keluaran jaringan. Penyampaian informasi dari satu tingkat ke tingkat lainnya dapat terjadi melalui berbagai algoritma yang berbeda.

Misalnya, FC (Fully Connected), Pooling dan ReLU adalah beberapa algoritma penting mengenai hal ini.

Umumnya, nilai simpul dari jaringan saraf dilambangkan dengan, di mana 'l' menandakan nomor lapisan. Jadi, a 0 adalah matriks masukan.

a 0 =X

Di sisi lain, node lapisan terakhir mendefinisikan output. Katakanlah, ada lapisan 'L'. Oleh karena itu L menunjukkan output dari jaringan saraf.

a L = Y

Sumber Gambar

Gambar di atas menggambarkan jaringan saraf convolutional dalam implementasi klasifikasi gambar. Parameter ditetapkan untuk anjing, kucing, kelelawar, dan burung.

Nilai simpul dari lapisan internal tertentu dihitung melalui nilai lapisan sebelumnya.

a l+1 =f( a l ,θ)

Di sini, adalah matriks ketetanggaan dan, f adalah fungsi pendefinisian. Setiap lapisan jaringan konvolusi grafik dapat ditulis menggunakan ekspresi ini. Dengan cara ini, jaringan saraf convolutional grafik biasanya berfungsi.

Aplikasi Jaringan Konvolusi Grafik

• Graph Convolutional Networks menghasilkan prediksi atas sistem fisik, seperti grafik, pendekatan dan aplikasi interaktifnya. GCN juga memberikan informasi akurat tentang properti entitas dunia nyata dan sistem fisik (dinamika tumbukan, lintasan objek).
• GCN digunakan untuk melakukan masalah diferensiasi citra. Model yang diikutinya dikenal sebagai 'Zero-Shot Learning'. Motif utama dari model ini adalah untuk mengidentifikasi gambar berlabel yang tidak dikenal dan mengelompokkannya menjadi yang dikenal. Mereka juga mengumpulkan informasi semantik dari label ini dan mengkategorikannya.
• GCN dapat mengambil sidik jari molekul dengan panjang tertentu sebagai input dan menghasilkan struktur molekul yang diprediksi. MolGAN adalah salah satu jenis jaringan Graph Convolutional yang membantu untuk membuat struktur molekul baru dengan berbagai fitur di dalamnya. Dengan cara ini, memungkinkan para ilmuwan untuk menemukan struktur molekul modern dari hari ke hari.
• GCN dapat diterapkan untuk memecahkan berbagai masalah yang terkait dengan operasi penelitian dan aplikasi optimasi kombinatorial. Graph Convolutional Networks memainkan peran penting dalam memecahkan masalah salesman, masalah penugasan kuadrat, dan banyak lagi. Dengan bantuan grafik input, ia dapat mengungguli algoritma kompleks tradisional.

Klub Karate Zachary

Aplikasi penting lainnya dari Graph Convolutional Networks adalah untuk memecahkan masalah prediksi komunitas, seperti Karate Club of Zachary. Masalah ini didasarkan pada perselisihan antara administrator dan instruktur klub.

Kita harus mencari tahu sisi mana yang akan dipilih oleh setiap anggota klub karate. Masalah ini diselesaikan dengan menggunakan teknik pembelajaran semi-supervised. Dengan hanya menggunakan dua node berlabel, Tobias Jepsen mampu memperbaiki masalah dan mencapai akurasi yang hampir sempurna dalam memprediksi dua komunitas tersebut.

Sekarang mari kita lihat gambar berikut dan, Anda akan bisa mendapatkan beberapa wawasan tentang masalah klub Karate dan perhitungan yang tepat menggunakan Graph Convolutional Networks.

Sumber Gambar

Baca Juga: Ide Proyek Neural Network

Membungkus

Dengan membaca artikel ini, Anda akan dapat memahami apa itu Graph Convolutional Networks, bagaimana Neural Networks dibangun, gambaran singkat tentang GCN dan cara kerjanya, serta berbagai aspek dan aplikasi penting GCN termasuk masalah Zachary Karate Club.

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang GCN dan fitur serta manfaatnya, lakukan pendaftaran di upGrad Education Pvt. Ltd. Dan kursus Pasca Sarjana dan Diploma IIITB tentang Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan . Kursus tentang Pembelajaran Mesin dan AI ini dirancang untuk siswa dan profesional yang bekerja.

Kursus ini menyediakan kumpulan studi kasus & tugas, sesi bimbingan industri, status Alumni IIIT Bangalore, bantuan penempatan kerja dengan perusahaan top, dan yang terpenting, pengalaman belajar yang kaya.