Graph Neural Network (GNN)
Was ist ein Graph Neural Network (GNN)?
Ein Graph Neural Network gehört zur Kategorie der künstlichen neuronalen Netzwerke (KNN) und ist speziell für die Verarbeitung von Daten in Graphenstruktur konzipiert.
GNNs folgen einer „Graph-in, Graph-out“-Architektur, was bedeutet, dass sie einen Graphen als Eingabe akzeptieren, wobei Informationen in dessen Knoten geladen werden, und einen verarbeiteten Graphen als Ausgabe liefern.
Der Kerngedanke von GNNs ist die Informationsausbreitung zwischen Knoten in einem Graphen und die Erfassung von strukturellen Informationen auf hoher Ebene.
Sie verwenden einen Prozess namens „Pairwise Message Passing“, bei dem Graphknoten ihre Repräsentationen iterativ aktualisieren, indem sie Informationen mit ihren Nachbarn austauschen.
Wofür wird ein Graph Neural Network verwendet?
GNNs werden in zahlreichen Anwendungsbereichen eingesetzt, wo Daten natürlicherweise als Graphen dargestellt werden können.
In der Arzneimittelforschung helfen GNNs bei der Entdeckung neuer Medikamente, indem sie Moleküle als Graphen modellieren, wobei Atome die Knoten und chemische Bindungen die Kanten bilden.
Im Bereich der Verkehrsvorhersage werden GNNs eingesetzt, um Geschwindigkeit, Volumen oder Dichte von Straßen in Verkehrsnetzen vorherzusagen, was für intelligente Transportsysteme von grundlegender Bedeutung ist.
Google Maps nutzt bereits GNNs, um die Genauigkeit der geschätzten Ankunftszeit (ETA) zu verbessern, was zu einer Verbesserung der Genauigkeit um bis zu 50% im Vergleich zu früheren Ansätzen geführt hat.
In der Wettervorhersage hat Google DeepMind GraphCast entwickelt, ein auf GNNs basierendes Modell, das als das genaueste 10-Tage-Wettervorhersagesystem der Welt gilt und extreme Wetterereignisse weiter in die Zukunft vorhersagen kann als bisher möglich.
Weitere Anwendungsgebiete umfassen Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, soziale Netzwerkanalyse, Computervision, Natural Language Processing, Materialwissenschaft und die Lösung von NP-schweren kombinatorischen Optimierungsproblemen.
Warum ist ein Graph Neural Network wichtig?
GNNs bieten einen entscheidenden Vorteil durch ihre Fähigkeit, strukturelle Informationen eines Graphen zu erfassen, was es ihnen ermöglicht, komplexe Beziehungen zwischen Knoten zu modellieren.
Sie können mit Graphen unterschiedlicher Größe und Form umgehen, was sie für eine breite Palette von Anwendungen geeignet macht.
In der Materialwissenschaft hat Google DeepMind mit GNoME (Graph Networks for Materials Exploration) ein Deep-Learning-Tool entwickelt, das neue Materialien entdecken und ihre Stabilität vorhersagen kann – und zwar im großen Maßstab.
Für das Data Mining bieten GNNs einen neuen Ansatz namens „Relational Deep Learning“, der es ermöglicht, nützliche Muster und Einbettungen direkt aus einer relationalen Datenbank zu lernen, ohne aufwändiges Feature Engineering.
Wie wird ein Graph Neural Network umgesetzt oder optimiert?
Die Implementierung von GNNs erfolgt durch die Anwendung von Deep-Learning-Techniken auf graphenstrukturierte Daten.
Ein GNN verwendet typischerweise für jede Komponente eines Graphen ein separates mehrschichtiges Perzeptron (MLP) oder ein anderes differenzierbares Modell, was als GNN-Layer bezeichnet wird.
Für jeden Knotenvektor wird das MLP angewendet, um einen gelernten Knotenvektor zu erhalten.
Das Gleiche geschieht für jede Kante, wobei eine Einbettung pro Kante gelernt wird, sowie für den globalen Kontextvektor, wobei eine einzelne Einbettung für den gesamten Graphen gelernt wird.
Wie bei anderen neuronalen Netzwerkmodulen oder -schichten können diese GNN-Schichten gestapelt werden, um tiefere Netzwerke zu bilden.
Was sind typische Fehler oder Herausforderungen bei Graph Neural Networks?
Eine zentrale Herausforderung bei GNNs ist ihre begrenzte Ausdruckskraft, wie von Xu et al. gezeigt wurde, was bedeutet, dass einige der beliebtesten GNNs (wie GCNs) einfache Graphstrukturen nicht unterscheiden können und somit den Trainingssatz unteranpassen.
GNNs müssen bei jedem Training für eine neue Aufgabe einen sinnvollen Einbettungsraum von Grund auf neu erlernen, was ein Grund dafür sein könnte, warum GNNs bei kleinen Datensätzen oft unterdurchschnittlich abschneiden.
Ein weiteres Problem ist das „Oversmoothing“, bei dem viele GNN-Architekturen nicht tief gemacht werden können, da sukzessiv gefaltete Knotenmerkmale dazu neigen, ununterscheidbar zu werden.
GNNs erfordern einen globalen Pooling-Schritt, um den Graphen schließlich auf einen Vektor zu reduzieren, was einen gefährlichen Informationsengpass darstellen kann.
Die Lokalität des rezeptiven Feldes begrenzt den Informationsfluss zwischen entfernten Knoten im Eingabegraphen.
Zudem sind GNNs nicht robust gegenüber Rauschen in Graphdaten, und das Hinzufügen eines leichten Rauschens im Graphen durch Knotenperturbation oder Kantenhinzufügung/-löschung kann erhebliche Auswirkungen haben.
Welche Tools unterstützen bei Graph Neural Networks?
Es gibt mehrere hochwertige Open-Source-Bibliotheken für Graph Neural Networks, die bei der Implementierung von GNNs helfen.
PyTorch Geometric (PyG) ist eine Python-Bibliothek für Deep Learning auf irregulären Strukturen wie Graphen, die von zwei Doktoranden der TU Dortmund entwickelt wurde.
Die Deep Graph Library (DGL) ist eine weitere benutzerfreundliche, leistungsstarke und skalierbare Python-Bibliothek für Deep Learning auf Graphen, die von der Distributed Deep Machine Learning Community entwickelt wurde.
Graph Nets ist DeepMinds Bibliothek zum Aufbau von Graphnetzwerken in Tensorflow und Sonnet, die mit sowohl CPU- als auch GPU-Versionen von TensorFlow arbeitet.
Spektral ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für Graph Deep Learning, die auf der Keras-API und TensorFlow 2 basiert und darauf abzielt, einen einfachen, flexiblen Rahmen für die Erstellung von GNNs zu bieten.
Welche Begriffe sind eng mit Graph Neural Networks verknüpft?
- Künstliche neuronale Netzwerke
- Deep Learning
- Graphentheorie
- Message Passing
- Knotenklassifikation
- Kantenvorhersage
- Graphklassifikation
- Molekulare Modellierung
- Soziale Netzwerkanalyse
- Verkehrsvorhersage
