TensorFlow新增圖資料神經網路函式庫TF-GNN

深度學習函式庫TensorFlow現在新增圖神經網路(Graph Neural NetworksGNN)函式庫讓開發者可以更簡單地處理圖結構化資料。Google已經在垃圾郵件、異常偵測、流量評估和YouTube內容標記上使用這個初始版本的圖神經網路函式庫。

Google在建構這個函式庫的時候考量到自家的資料種類繁多因此在設計上特別考量異構圖現在Google發布這個圖是希望與業界研究人員在圖神經網路上進一步合作。

TensorFlow加入GNN的原因官方解釋這是因為無論是在現實世界或是工程系統中圖無所不在包括一組物件、地點或是人之間的關係都能夠用圖來描述。通常在機器學習問題裡資料都是結構化或是互相關聯因此也適合以圖來描述。Google提到GNN的研究基礎已經有數十年歷史但直到最近GNN才真正又被注意並且應用在交通預測、假新聞偵測、疾病傳播和物理模擬等現代應用上。

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圖以節點來表達實體而邊則代表著實體之間的關係透過利用節點和邊甚至是整個圖來描繪特性進而儲存資訊另外圖還可以透過邊的方向性來描述資訊和交通流。而GNN可以用來回答針對圖中特徵的問題在圖的層次GNN能夠預測整個圖的特徵Google提到GNN可以來識別圖裡的特定形狀像是圖中的圓圈可能代表著密切的社交關係。

GNN也能被用於解決節點層級的問題像是對圖的節點進行分類或是以像是圖像分割的樣子預測圖中的分區最後GNN也能夠被用在解決邊層級的問題像是探索實體間的連接或是使用GNN來修剪邊以辨識物件在場景中的狀態。

新加入TensorFlow的這個新函式庫TF-GNN提供用戶在TensorFlow實作GNN模型的建構模塊以及處理圖資料的工具。TF-GNN函式庫的初始版本具有許多實用的程序和功能使得初學者和有經驗用戶都能夠輕易地使用TF-GNN提供了一個Keras樣式的API能夠創建和其他類型模型組合的GNN模型。Google解釋GNN常見的使用情境會與排序、深度檢索或是其他圖像和文字模型混合使用。

TF-GNN也有用於異構圖的GNN API官方解釋在Google和現實世界中許多圖的問題都包含不同類型的節點和邊因此TF-GNN提供了一種方法可以簡單地在此情況建模。TF-GNN使用GraphTensor類型這是一種保存圖資料的格式能夠支援批次處理。開發者現在已經可以在TF-GNN的GitHub儲存庫取得函式庫以及更多資訊甚至能夠參與維護。

https://www.ithome.com.tw/news/147938

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