Reti convoluzionali del grafico: elenco delle applicazioni che devi conoscere

La rete convoluzionale è un tipo di rete neurale. Le reti neurali sono un tipo speciale di modello di apprendimento profondo. In genere, l'apprendimento automatico o il deep learning comprende algoritmi rigorosi e costosi a causa del suo compito complicato. Allo stesso modo, i modelli di deep learning sui grafici sono ancora più complicati. Le reti convoluzionali del grafico sono utilizzate principalmente allo scopo di classificare le immagini. Ulteriori informazioni sulla rete neurale convoluzionale.

Nell'ultimo decennio, l'applicazione della scienza dei dati è aumentata enormemente. In questo mondo ricco di dati, l'approccio del modello di apprendimento ha portato grandi risultati e previsioni accurate. I grafici sono utili per molti sistemi informativi.

Dalle interazioni proteiche biologiche alla connettività Internet e al WorldWideWeb, i grafici rappresentano tutti questi sistemi. Inoltre, l'implementazione di reti neurali attraverso la struttura grafica consente al computer di comprendere le proprietà di un'immagine. Questo modello è una delle applicazioni reali più avanzate del grafico. Analizziamo in dettaglio questi algoritmi:

Come sono costruite le reti neurali

Le reti neurali sono una delle tecniche più avanzate di data science e deep learning. Le reti neurali sono utili in molte applicazioni, dalla previsione del mercato azionario alla classificazione delle immagini, al riconoscimento vocale o dei caratteri e persino nell'analisi delle sequenze.

Il primo concetto di rete neurale è venuto da prospettive biologiche. Gli scienziati hanno condotto esperimenti in cui i nervi per la vista sono collegati ai centri uditivi del cervello. Alla fine, l'organismo ha imparato a vedere anche attraverso il centro uditivo del cervello. Anche ulteriori esperimenti hanno dimostrato che ogni centro del cervello potrebbe eseguire ogni azione.

Gli approcci iniziarono a imitare il cervello umano che informava gli algoritmi dei computer. Quindi, allo stesso modo, anche gli informatici hanno pensato che ci dovesse essere un unico algoritmo in grado di risolvere tutti i problemi di apprendimento del cervello del computer. È così che è nata la rete neurale.

Una rete neurale è costituita da più strati di neuroni. Ogni neurone è in genere un nodo grafico. Ogni neurone di ogni strato è connesso con tutti i neuroni dello strato successivo attraverso un bordo pesato: i pesi del bordo agiscono come un coefficiente del calcolo del valore del livello.

Attraverso la backpropagation, i coefficienti cambiano per adattarsi al modello con esempi di training di esempio. In definitiva, un singolo neurone dell'ultimo strato fornisce l'output. Nell'immagine seguente viene spiegata la struttura di una rete neurale.

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Leggi: Utilizzo della rete neurale convoluzionale per la classificazione delle immagini

Grafico delle reti convoluzionali

Le reti convoluzionali sono reti neurali tridimensionali. Gli usi più pratici delle reti neurali convoluzionali includono la classificazione e il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale. Questi modelli sono generalmente più complessi dei soliti modelli di rete neurale bidimensionale.

In questa architettura vengono assemblati strati di neuroni diversi. Il parametro delle dimensioni è variabile in diversi livelli per fare in modo che il modello riconosca i parametri. Ad esempio, le immagini sono bidimensionali e, nel frattempo, anche il colore di ogni punto gioca un ruolo cruciale. Quindi emergono tre diversi parametri. Per affrontare tali complessità, Conv Nets gioca un ruolo significativo.

Queste numerose matrici 3d di diverse dimensioni funzionano a più livelli della rete neurale. Alla fine, la dimensione 'z' si adatta al parametro di output della rete. Il trasporto di informazioni da un livello all'altro può avvenire attraverso una varietà di algoritmi differenti.

Ad esempio, FC (Fully Connected), Pooling e ReLU sono alcuni algoritmi cruciali al riguardo.

Generalmente, i valori dei nodi della rete neurale sono indicati con, dove 'l' indica il numero del livello. Quindi, uno 0 è la matrice di input.

a 0 =X

D'altra parte, l'ultimo nodo del livello definisce l'output. Supponiamo che ci siano livelli a "L". Pertanto una L denota l'output della rete neurale.

a L = Y

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L'immagine sopra raffigura una rete neurale convoluzionale nell'implementazione della classificazione delle immagini. I parametri sono impostati per cane, gatto, pipistrello e uccello.

Il valore del nodo di un particolare livello interno viene calcolato attraverso i valori del livello precedente.

a l+1 =f( a l ,θ)

Qui, è la matrice di adiacenza e, f è la funzione di definizione. Ogni livello di rete convoluzionale del grafo può essere scritto usando questa espressione. In questo modo, in genere funziona una rete neurale convoluzionale a grafo.

Applicazioni delle reti convoluzionali a grafo

• Graph Convolutional Networks genera previsioni su sistemi fisici, come i grafici, il loro approccio interattivo e le applicazioni. GCN fornisce anche informazioni accurate sulle proprietà delle entità del mondo reale e dei sistemi fisici (dinamica della collisione, traiettorie degli oggetti).
• I GCN vengono utilizzati per eseguire problemi di differenziazione delle immagini. Il modello che segue è noto come 'Zero-Shot Learning'. Il motivo principale di questo modello è identificare un'immagine etichettata sconosciuta e raggrupparla in immagini note. Raccolgono anche informazioni semantiche di queste etichette e le classificano.
• I GCN possono prendere una certa lunghezza di impronte molecolari come input e generare strutture molecolari previste. MolGAN è un tipo di rete Graph Convolutional che aiuta a creare nuove strutture molecolari con varie caratteristiche al suo interno. In questo modo, consente agli scienziati di inventare giorno dopo giorno moderne strutture molecolari.
• GCN è applicabile per risolvere vari problemi relativi alle operazioni di ricerca e alle applicazioni di ottimizzazione combinatoria. Le reti convoluzionali del grafico svolgono un ruolo fondamentale nella risoluzione dei problemi del venditore, dei problemi di assegnazione quadratica e molti altri. Con l'aiuto del grafico di input, può surclassare gli algoritmi complessi tradizionali.

Karate Club di Zachary

Un'altra significativa applicazione di Graph Convolutional Networks è la risoluzione dei problemi di previsione della comunità, come il Karate Club di Zachary. Questo problema si basa sulla disputa tra l'amministratore e l'istruttore del club.

Dobbiamo capire da che parte sceglierebbe ogni membro del club di karate. Questo problema viene risolto utilizzando tecniche di apprendimento semi-supervisionato. Utilizzando solo due nodi etichettati, Tobias Jepsen è stato in grado di risolvere il problema e raggiungere una precisione quasi perfetta in termini di previsione di queste due comunità.

Ora diamo un'occhiata alle seguenti immagini e saresti in grado di ottenere alcune informazioni sul problema del club di karate e sui suoi calcoli corretti usando Graph Convolutional Networks.

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Leggi anche: Idee per progetti di reti neurali

Avvolgendo

Leggendo questo articolo, saresti in grado di capire cosa sono le reti convoluzionali grafiche, come sono costruite le reti neurali, una breve idea di GCN e come funziona, e vari aspetti cruciali e applicazioni di GCN, incluso il problema del Zachary Karate Club.

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