【深智書摘】圖神經網路 (GNN) 簡介

閱讀時間約 2 分鐘
大部分處理影像的神經網路,例如簡單的神經網路、CNN、物件偵測、語義分割、臉部辨識等,都是以像素為輸入特徵,圖神經網路 (GNN) 則是以圖形理論 (Graph Theory) 為基礎,以向量作為輸入,內含節點 (Node) 及邊 (Edge),如下圖,以圖形表達集團交叉持股的關係及持股比例。
圖1. 和信集團交叉持股
圖神經網路 (Graph Neural Network, GNN),可以應用到許多方面:
●物理 (Physical System),例如3D物件 (Particles) 的座標與關聯。
●化學 (Chemistry):例如分子結構 (Molecules)。
●地理 (Geography):地圖、交通、道路等,可表達A點到B點的距離、時間、方向等。
●醫學:藥物間的交互作用 (Drug-drug interaction)。
●影像:向量圖、影像分類…等。
●文字:文章引用、語意分析、知識圖譜 (Knowledge Graph),例如各種機率分配的關聯…等。
●商品推薦:相似或互補商品的關聯、組合包 (Sales kits) …等。
●商業應用:產品製造清單 (BOM)、集團交叉持股…等。
●社群軟體:社交圈 (Social Circle) 偵測、追蹤 (Follow) / 被追蹤關係、假新聞的辨識與追蹤。
圖形理論應用的層面非常廣泛,因此,近幾年學者也試圖結合神經網路,進行各種更進階、複雜的任務。
目前支援圖神經網路的套件至少有三個:
1. PyTorch Geometric (PyG):建置在PyTorch之上。
2. Deep Graph Library (DGL):建置在PyTorch、TensorFlow及MXNet之上。
3. Spektral:建置在TensorFlow 2/Keras之上。
開發者傳授 PyTorch 秘笈』一書有詳盡的介紹,包括:
★圖形理論概論。
★NetworkX套件的使用。
★圖形理論應用。
★GNN主要的神經層:『圖卷積神經網路』 (Graph Convolutional Network, GCN),與PyTorch整合。
★GNN範例實作。
《開發者傳授 PyTorch 秘笈》/ 陳昭明 著
本文節錄自深智數位出版之《開發者傳授 PyTorch 秘笈》。
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TensorFlow、PyTorch 是目前佔有率最高的深度學習框架,初學者常會問『應該選擇PyTorch或 TensorFlow套件』,依個人看法,PyTorch、TensorFlow好比倚天劍與屠龍刀,各有擅場,兩個套件的發展重點有所不同,例如在偵錯方面,PyTorch比較容易,但Tensor
2020年VMware發布VMware vSphere 7.0,透過整合資料中心伺服器、靈活設定資源等方式降低了營運成本,同時還可在不增加成本的情況下提供給使用者高可用、災難恢復等進階特性。
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隨著軟體規模、性能要求的不斷提升,分散式系統得到快速發展。分散式系統透過許多低成本節點的協作來完成原本需要龐大單體應用才能實現的功能,在降低硬體成本的基礎上,提升了軟體的可靠性、擴充性、靈活性。
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