YTWO Report: Graph Neural Network (GNN)
Содержание
GNN Introduction
Нейронные сети и модели машинного обучения, проникая в различные сферы, стали неотъемлемой частью нашей рутины. Начиная от рекомендательных систем и медицинских диагнозов, и заканчивая автоматизацией процессов и сервисных помощников в чатах. Однако, у каждой отдельной модели нейронной сети есть свои плюсы и минусы, и одним из основных ограничений является способность работать только с простыми типами данных.
Например, некоторые модели машинного обучения могут успешно обрабатывать изображения с одинаковой структурой и размером, что делает их эффективными для задач распознавания образов или детекции объектов. Однако, в реальном мире данные часто имеют сложную структуру и различные форматы, что создает трудности для применения стандартных моделей.
Это ограничение особенно заметно в случае данных, представленных в виде графов, таких как социальные сети или рекламные рекомендации. Такие данные не имеют однородной структуры и требуют специализированных подходов для анализа и обработки. Традиционные модели машинного обучения могут столкнуться с трудностями при работе с такими данными из-за их ограничений в обработке сложных структур.
GNN открывают новые возможности для анализа данных в реальном мире, где информация представлена в виде сложных и неоднородных структур. Таким образом, развитие GNN представляет собой важный шаг к созданию более гибких и адаптивных моделей машинного обучения, способных эффективно работать с разнообразными данными, характерными для реального мира.
Графовые Нейронные Сети (Graph Neural Networks, GNN) - это класс глубоких нейронных сетей, разработанный для анализа и обработки данных, представленных в виде графов. О том, что такое графы и зачем представлять данные в таком виде мы поговорим позже, а сначала поговорим о смежных сетях и моделях.
Модели нейронных сетей и машинного обучения
Каждая модель или сеть может комплексно или по отдельности подходить для отдельных задач, например:
- Сверточные Нейронные Сети (Convolutional Neural Network, CNN) и Рекуррентные Нейронные Сети (Recurrent Neural Network, RNN) превосходно подходят для обнаружения объектов, машинный перевод и распознавание речи.
- Регрессионные Модели (Regression Model) Показывает или прогнозирует связь нескольких линейных переменных. Например, мы хотим понять у нас есть три переменные: средняя цена на газ за день, день недели, среднее число транзакций за день, исходя из этих данных с помощью регрессионной модели можно спрогнозировать, цену на газ в будущие дни. Можно понять, что модель достаточно топорная и не учитывает львиную долю нелинейных факторов, которые напрямую могут двигать цену газа. Чаще такие модели являются образцами для демонстрации, чем для реальных кейсов, да и возможно сравнение с нейронными сетями здесь не совсем корректно.
- Сети Долгой Краткосрочной Памяти (Long Short-Term Memory Networks, LSTMN) позволяют работать с генерацией текста, временными рядами, анализом сигналов.
- Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Networks, GAN) Подходит для создания искусственных лиц, генерация картинок, стилей живописи и т.д.
Возникает вопрос, чем отличается GNN от всех вышеперечисленных моделей?
Примеры представления данных в виде графов
Для начала нужно сконцентрироваться на определении графов:
На рисунке выше синие кружки — это узлы, а стрелки — ребра. Направление ребер определяет зависимости между двумя узлами.
Графы в контексте Графовых Нейронных Сетей – это тип структуры данных, которые представляют собой совокупность узлов (вершин) и ребер (связей) между этими узлами. Узлы могут представлять любые объекты или сущности (например, пользователи в социальной сети), а ребра указывают на связи или отношения между этими объектами (например, дружба или любая другая социальная связь).
Или, например, Ethereum можно представить в виде графа, где каждый участник транзакции соответствует узлу, а каждая транзакция соответствует ребру. Но, между двумя сторонами может быть несколько транзакций разной стоимости в двух разных направлениях.
Эти два графа показывают разные способы представления одного и того же графа транзакций. Слева каждая торговая сторона («кошелек») становится узлом, а каждая транзакция становится ребром. Справа и торговая сторона, и транзакция становятся узлами разных типов, и для их соединения генерируются ребра.
GNN используют графовую структуру данных для анализа, предсказания и классификации. Например, в социальной сети, граф может представлять пользователей и их дружеские связи, а GNN могут использоваться для предсказания интересов пользователей или выявления сообществ в сети.
Такой подход к расчетам и прогнозам отражает принцип, известный как теория графов. Теория графов предполагает, что различные явления, такие как системы и сети, можно интерпретировать в графовый вид.
Преимущества GNN
Как мы поняли, графы в контексте GNN являются важной структурой данных, которая позволяет эффективно моделировать и анализировать взаимосвязи между элементами в данных, представленных в виде графа.
Данные графа настолько сложны, что создают множество проблем для существующих алгоритмов машинного обучения.
Изображения, кстати, тоже возможно рассматривать как графы сеток фиксированного размера (fixed-size grid graphs). Даже текст и речь представляют собой последовательности, поэтому мы можем рассматривать их как линейные графы. Но графы тут однородны и линейны, а также представляются фиксированной формой.
Но существуют более сложные графы, без фиксированной формы, с переменным размером неупорядоченных узлов, где узлы могут иметь разное количество соседних узлов, как на картинке выше.
Из этого вытекает проблема: сложность выбора подходящей архитектуры нейронной сети для работы с такими переменными и неструктурированными данными. Традиционные модели нейронных сетей, например, сверточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN), могут не обладать достаточной гибкостью для работы с такими графами.
Для решения этой проблемы могут применяться специализированные архитектуры нейронных сетей, разработанные специально для работы с графовыми данными переменного размера. Примерами таких архитектуры, как не сложно догадаться, является GNNs, которые позволяют эффективно обрабатывать графы с переменным количеством узлов.
Необходимость учета контекста и взаимосвязей: Традиционные методы машинного обучения не всегда могут эффективно учитывать контекст и взаимосвязи между элементами в графе, в то время как GNN способны учитывать структуру графа при принятии решений.
Собственно это и есть его главные преимущества в отличие от схожих моделей.
Значит при анализе нелинейных данных нефиксированной длины и с большим количество взаимосвязей, лучшим вариантом будет использовать GNN для выполнения логических выводов и прогнозов.
Примеры применения GNN. PondGNN
Как стало понятно из определения GNN, такие модели находят широкое применение в различных областях благодаря их способности эффективно анализировать неоднородные данные с огромным количеством связей, представленные в виде графов. Помимо задач, которые и так очевидны, вроде нейронного машинного перевода или классификация текста, выделим более интересные кейсы использования GNN:
- Классификация изображений: Это основная задача компьютерного зрения. Большинство моделей дают привлекательные результаты при наличии огромного обучающего набора помеченных классов. Сейчас основное внимание уделяется тому, чтобы эти модели хорошо работали при выполнении задач обучения с нулевым и малым количеством шагов. В этом отношении GNN выглядит весьма привлекательным.
- Физика: Мы можем моделировать взаимодействия между объектами в физических системах, представляя их как узлы и связи между ними как ребра. Это позволяет делать прогнозы о поведении системы и анализировать свойства объектов и целых систем на основе их взаимодействий.
- Прогнозирование структур белков: Это сложная проблема, имеющая важное применение в разработке лекарств. На молекулярном уровне края могут представлять собой связи между атомами в молекуле или взаимодействия между аминокислотными остатками в белке.
- Финансовые рынки: В финансовой сфере GNN может применяться для анализа финансовых данных, прогнозирования цен, выявления аномалий и управления рисками, учитывая не только лишь линейные данные, а анализируя гораздо больше критериев, которые могут влиять на вывод или прогноз.
- Дорожное движение: Прогнозирование состояний трафика является сложной задачей, поскольку сети трафика динамичны и имеют сложные нелинейные зависимости. GNN является лучшей моделью для нахождения такого пространственно-временного коррелирования.
- Обнаружение аномальных или мошеннических действий транзакций в блокчейне: Создание системы прогнозирования фишинговых транзакций Ethereum, использующую графовую нейронную сеть в качестве основы детектора. В частности, масштабируемую структуру для обнаружения аномалий посредством выборки подграфов из ежедневных журналов транзакций, которую можно легко обновлять и использовать в режиме реального времени.
Давайте перейдем от слов к делу и рассмотрим реальный кейс использования GNN для прогнозирования на основе блокчейн данных:
Pond — компания, занимающаяся алгоритмами, создающая децентрализованную модель на основе искусственного интеллекта, которая будет поддерживать такие варианты использования, как ончейн-трейдинг, social и security приложения и многое другое.
В основе лежит нейронная сеть, которая извлекает расширенную информацию из различных графов, таких как граф транзакций блокчейна. В то время как GPT нацелен на предсказание следующего слова, GNN Pond нацелены на предсказание сложных отношений между узлами.
По сути, GNN прогнозируют поведение в цепочке. Основываясь на этих знаниях, модель Pond может фундаментально изменить то, как пользователи, разработчики и приложения воспринимают информацию в блокчейне.
Conclusion
Команда YTWO глубоко убеждена в потенциале Графовых Нейронных Сетей и верит в то, что способность GNN эффективно обрабатывать данные окажет значительное влияние на рынки искусственного интеллекта, блокчейна и других технологий. Мы уверены, что развитие и применение GNN открывает новые возможности для решения сложных задач, связанных с анализом и обработкой сложных типов данных.
Команда YTWO постоянно следит за обновлениями в области Графовых Нейронных Сетей и других передовых технологий, так как мы верим в их потенциал для создания инновационных решений для множества сфер.