圖卷積網絡：您需要知道的應用程序列表

卷積網絡是神經網絡的一種。 神經網絡是一種特殊的深度學習模型。 通常，機器學習或深度學習由於其複雜的任務而包含嚴格且昂貴的算法。 同樣，圖上的深度學習模型更加複雜。 圖卷積網絡主要用於圖像分類。 了解有關卷積神經網絡的更多信息。

在過去的十年中，數據科學的應用已大大增加。 在這個數據豐富的世界中，學習模型方法帶來了很好的結果和準確的預測。 圖表對許多信息系統都很有用。

從生物蛋白質相互作用到互聯網連接和萬維網，圖表代表了所有這些系統。 此外，通過圖形結構實現神經網絡可以讓計算機理解圖像的屬性。 該模型是圖的最先進的實際應用之一。 讓我們詳細討論這些算法：

神經網絡是如何構建的

神經網絡是數據科學和深度學習中最先進的技術之一。 神經網絡在許多應用中都很有用，從股市預測到圖像分類、語音或字符識別，甚至在序列分析中。

神經網絡的第一個概念來自生物學的觀點。 科學家們進行了實驗，其中視覺神經與大腦的聽覺中心相連。 最終，有機體也學會了看穿大腦的聽覺中心。 更進一步的實驗證明，大腦的每個中心都可以執行每一個動作。

方法開始開始模仿人腦，為計算機算法提供信息。 因此，同樣地，計算機科學家也認為應該有一種算法能夠解決所有計算機大腦學習問題。 神經網絡就是這樣誕生的。

神經網絡由多層神經元組成。 每個神經元通常是一個圖節點。 每層的每個神經元都通過一條帶權邊與下一層的所有神經元相連——邊的權重作為層值計算的係數。

通過反向傳播，係數會發生變化以使模型與樣本訓練示例相匹配。 最終，來自最後一層的單個神經元給出輸出。 在下圖中，解釋了神經網絡的結構。

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閱讀：使用卷積神經網絡進行圖像分類

圖卷積網絡

卷積網絡是 3 維神經網絡。 卷積神經網絡的大多數實際用途包括圖像分類和識別、自然語言處理和語音識別。 這些模型通常比通常的二維神經網絡模型更複雜。

在這種架構中，組裝了不同的神經元層。 維度的參數在不同的層中是可變的，以使模型能夠識別參數。 例如，圖像是二維的，同時每個點的顏色也起著至關重要的作用。 因此，出現了三個不同的參數。 為了處理這種複雜性，Conv Nets 發揮了重要作用。

這些許多不同維度的 3d 矩陣在神經網絡的多個層次上工作。 最終，“z”維度適合網絡的輸出參數。 信息從一個級別傳遞到另一個級別可以通過各種不同的算法進行。

例如，FC（全連接）、池化和 ReLU 是一些與此相關的關鍵算法。

通常，神經網絡的節點值用 表示，其中“l”表示層數。 所以， a 0是輸入矩陣。

一個0 =X

另一方面，最後一層節點定義輸出。 比如說，有“L”層。 因此， L表示神經網絡的輸出。

一個L = Y

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上圖描繪了一個卷積神經網絡在圖像分類的實現中。 為狗、貓、蝙蝠和鳥設置參數。

特定內部層的節點值是通過先前層值計算的。

a l+1 =f( a l ,θ)

這裡，是鄰接矩陣， f是定義函數。 每個圖卷積網絡層都可以使用這個表達式來編寫。 通過這種方式，圖卷積神經網絡通常可以工作。

圖卷積網絡的應用

• 圖卷積網絡生成對物理系統的預測，例如圖、它們的交互方法和應用。 GCN 還提供有關現實世界實體和物理系統屬性的準確信息（碰撞動力學、物體軌跡）。
• GCN 用於執行圖像區分問題。 它遵循的模型被稱為“零樣本學習”。 該模型的主要動機是識別未知的標記圖像並將其分組為已知圖像。 他們還收集這些標籤的語義信息並對它們進行分類。
• GCN 可以將一定長度的分子指紋作為輸入，並生成預測的分子結構。 MolGAN 是一種圖卷積網絡，有助於創建具有各種特徵的新分子結構。 通過這種方式，它讓科學家們日復一日地發明現代分子結構。
• GCN 適用於解決與研究操作和組合優化應用相關的各種問題。 圖卷積網絡在解決推銷員問題、二次分配問題等方面發揮著關鍵作用。 在輸入圖的幫助下，它可以超越傳統的複雜算法。

扎卡里空手道俱樂部

圖卷積網絡的另一個重要應用是解決社區預測問題，例如 Zachary 的空手道俱樂部。 這個問題是基於俱樂部管理員和教練之間的爭議。

我們必須弄清楚空手道俱樂部的每個成員會選擇哪一邊。 這個問題通過使用半監督學習技術得到解決。 通過僅使用兩個標記節點，Tobias Jepsen 能夠解決問題並在預測這兩個社區方面達到近乎完美的準確性。

現在讓我們看一下下面的圖像，您將能夠對空手道俱樂部問題及其使用圖卷積網絡的正確計算有所了解。

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另請閱讀：神經網絡項目理念

包起來

通過閱讀本文，您將能夠了解什麼是圖卷積網絡、神經網絡是如何構建的、GCN 的簡要概念及其工作原理，以及 GCN 的各個關鍵方面和應用，包括 Zachary Karate Club 問題。

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