Graph Convolutional Networks: Bilmeniz Gereken Uygulamaların Listesi

Evrişimsel Ağ, bir Sinir Ağı türüdür. Sinir Ağları, özel bir tür derin öğrenme modelidir. Tipik olarak, makine öğrenimi veya derin öğrenme, karmaşık görevi nedeniyle titiz ve pahalı algoritmalar içerir. Benzer şekilde, grafiklerdeki derin öğrenme modelleri daha da karmaşıktır. Graph Convolutional Networks, öncelikle görüntü sınıflandırma amacıyla kullanılmaktadır. Evrişimli sinir ağı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Son on yılda, veri biliminin uygulanması büyük ölçüde arttı. Bu veri açısından zengin dünyada, öğrenme modeli yaklaşımı harika sonuçlar ve doğru tahminler getirdi. Grafikler birçok bilgi sistemi için kullanışlıdır.

Biyolojik protein etkileşimlerinden internet bağlantısına ve WorldWideWeb'e kadar, grafikler tüm bu sistemleri temsil eder. Ayrıca, sinir ağlarını grafik yapı üzerinden uygulamak, bilgisayarın bir görüntünün özelliklerini anlamasını sağlar. Bu model, grafiğin en gelişmiş gerçek dünya uygulamalarından biridir. Bu algoritmaları ayrıntılı olarak tartışalım:

Sinir Ağları Nasıl İnşa Edilir?

Sinir Ağları, veri bilimi ve derin öğrenmenin en gelişmiş tekniklerinden biridir. Sinir Ağları, Borsa tahmininden görüntü sınıflandırmasına, konuşma veya karakter tanımaya ve hatta dizi analizine kadar birçok uygulamada faydalıdır.

Sinir Ağının ilk konsepti biyolojik perspektiflerden geldi. Bilim adamları, görme sinirlerinin beynin işitme merkezleriyle bağlantılı olduğu deneyler yaptılar. Sonunda organizma, beynin işitme merkezi aracılığıyla da görmeyi öğrendi. Daha ileri deneyler bile, beynin her merkezinin her eylemi gerçekleştirebileceğini kanıtladı.

Yaklaşımlar, insan beynini bilgilendiren bilgisayar algoritmalarını taklit etmeye başladı. Benzer şekilde, bilgisayar bilimcileri de tüm bilgisayar beyin öğrenme problemlerini çözebilecek tek bir algoritma olması gerektiğini düşündüler. Sinir ağı böyle doğdu.

Bir sinir ağı, birden fazla nöron katmanından oluşur. Her nöron tipik olarak bir grafik düğümüdür. Her katmanın her bir nöronu, bir sonraki katmanın tüm nöronları ile ağırlıklı bir kenar aracılığıyla bağlantılıdır - kenarın ağırlıkları, katman değeri hesaplamasının bir katsayısı olarak işlev görür.

Geri yayılım yoluyla, katsayılar örnek eğitim örnekleriyle modele uyacak şekilde değişir. Sonuç olarak, son katmandan tek bir nöron çıktıyı verir. Aşağıdaki görüntüde bir sinir ağının yapısı anlatılmaktadır.

Görüntü Kaynağı

Okuyun: Görüntü Sınıflandırması İçin Evrişimli Sinir Ağını Kullanma

Grafiği Evrişimsel Ağlar

Evrişimsel Ağlar, 3 boyutlu sinir ağlarıdır. Evrişimli Sinir Ağlarının en pratik kullanımları, görüntü sınıflandırma ve tanıma, doğal dil işleme ve konuşma tanımayı içerir. Bu modeller genellikle normal 2 boyutlu sinir ağı modellerinden daha karmaşıktır.

Bu mimaride, farklı nöronların katmanları birleştirilir. Modelin parametreleri tanımasını sağlamak için boyutların parametresi farklı katmanlarda değişkendir. Örneğin, görüntüler iki boyutludur ve bu arada her noktanın rengi de çok önemli bir rol oynar. Böylece ortaya üç farklı parametre çıkmaktadır. Bu tür karmaşıklıkların üstesinden gelmek için Conv Nets önemli bir rol oynamaktadır.

Farklı boyutlardaki bu birçok 3B matris, sinir ağının birden çok seviyesinde çalışır. Sonunda, 'z' boyutu ağın çıkış parametresine uyar. Bilginin bir düzeyden diğerine aktarımı, çeşitli farklı algoritmalar aracılığıyla gerçekleşebilir.

Örneğin FC (Fully Connected), Pooling ve ReLU bu konuda çok önemli algoritmalardır.

Genel olarak, sinir ağının düğüm değerleri ile gösterilir, burada 'l' katman numarasını gösterir. Yani, 0 girdi matrisidir.

0 = X

Öte yandan, son katman düğümü çıktıyı tanımlar. Diyelim ki 'L' katmanları var. Bu nedenle bir L , sinir ağının çıktısını gösterir.

bir L = Y

Görüntü Kaynağı

Yukarıdaki görüntü, görüntü sınıflandırmasının uygulanmasında evrişimli bir sinir ağını göstermektedir. Parametreler bir köpek, kedi, yarasa ve kuş için ayarlanır.

Belirli bir iç katmanın düğüm değeri, önceki katman değerleri aracılığıyla hesaplanır.

a l+1 =f( a l ,θ)

Burada, komşuluk matrisi ve f , tanımlayıcı fonksiyondur. Her grafik evrişimli ağ katmanı bu ifade kullanılarak yazılabilir. Bu şekilde, bir grafik evrişimli sinir ağı tipik olarak çalışır.

Grafik Evrişimsel Ağların Uygulamaları

• Graph Convolutional Networks, grafikler, etkileşimli yaklaşımları ve uygulamaları gibi fiziksel sistemler üzerinde tahminler üretir. GCN ayrıca gerçek dünyadaki varlıkların ve fiziksel sistemlerin özellikleri (çarpışma dinamikleri, nesnelerin yörüngeleri) hakkında doğru bilgiler sağlar.
• GCN'ler, görüntü farklılaştırma problemlerini gerçekleştirmek için kullanılır. Takip ettiği model 'Sıfır Atışlı Öğrenme' olarak bilinir. Bu modelin ana amacı, bilinmeyen etiketli bir görüntüyü tanımlamak ve onu bilinenler halinde gruplamaktır. Ayrıca bu etiketlerin anlamsal bilgilerini toplar ve kategorilere ayırırlar.
• GCN'ler, girdi olarak belirli bir uzunluktaki moleküler parmak izlerini alabilir ve tahmin edilen moleküler yapılar oluşturabilir. MolGAN, içinde çeşitli özelliklere sahip yeni moleküler yapılar oluşturmaya yardımcı olan bir tür Graph Convolutional ağıdır. Bu sayede bilim adamlarının her geçen gün modern moleküler yapılar icat etmelerine olanak sağlamaktadır.
• GCN, araştırma operasyonları ve kombinatoryal optimizasyon uygulamaları ile ilgili çeşitli problemlerin çözümü için geçerlidir. Graph Convolutional Networks, satıcı problemlerini, ikinci dereceden atama problemlerini ve daha pek çok şeyi çözmede çok önemli bir rol oynar. Giriş grafiğinin yardımıyla geleneksel karmaşık algoritmaları geride bırakabilir.

Zachary Karate Kulübü

Graph Convolutional Networks'ün bir diğer önemli uygulaması, Karate Club of Zachary gibi topluluk tahmin problemlerini çözmektir. Bu sorun, kulübün yöneticisi ile hocası arasındaki anlaşmazlığa dayanmaktadır.

Karate kulübünün her üyesinin hangi tarafı seçeceğini bulmalıyız. Bu sorun yarı denetimli öğrenme teknikleri kullanılarak çözülür. Tobias Jepsen, yalnızca iki etiketli düğüm kullanarak sorunu çözebildi ve bu iki topluluğu tahmin etme açısından mükemmele yakın doğruluğa ulaştı.

Şimdi aşağıdaki resimlere bir göz atalım ve Graph Convolutional Networks kullanarak Karate club problemi ve doğru hesaplamaları hakkında bazı bilgiler edinebileceksiniz.

Görüntü Kaynağı

Ayrıca Okuyun: Sinir Ağı Proje Fikirleri

Toplama

Bu makaleyi okuyarak, Grafik Evrişimsel Ağların ne olduğunu, Sinir Ağlarının nasıl oluşturulduğunu, GCN hakkında kısa bir fikir ve nasıl çalıştığını ve Zachary Karate Club sorunu da dahil olmak üzere GCN'nin çeşitli önemli yönlerini ve uygulamalarını anlayabileceksiniz.

GCN, özellikleri ve faydaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, upGrad Education Pvt'ye kaydolun. Ltd. ve IIITB'nin Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka üzerine Yüksek Lisans ve Diploma kursu . Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka üzerine bu kurs, öğrenciler ve çalışan profesyoneller için tasarlanmıştır.

Kurs, vaka çalışmaları ve ödevler, endüstri mentorluk oturumları, IIIT Bangalore Mezunları statüsü, en iyi şirketlerle işe yerleştirme yardımı ve en önemlisi zengin bir öğrenme deneyimi sunar.