آموزش شبکه عصبی کانولوشنی گرافی در پایتون – GCN یادگیری عمیق + گواهینامه
2 ساعت
3.7
شبکه کانولوشنی گرافی (GCN) چیست؟ شبکه کانولوشنی گرافی، با الهام از شبکههای عصبی برای حل مسائل مربوط به گرافها طراحی شده است. همانطور که میدانیم، دادههای ورودی یک شبکه عصبی، به شکل برداری هستند؛ بنابراین، برای حل مسائل دادههایی با ساختار گراف، باید تغییراتی در این شبکهها ایجاد شود تا بتواند اطلاعات ساختاری و محتوایی گراف را دریافت و استخراج کند. اهمیت یادگیری شبکه کانولوشنی گرافی GCN در پایتون چیست؟ بسیاری از دادههایی که امروزه در دنیای واقعی با آنها سروکار داریم، ساختار گرافی دارند؛ مانند شبکههای کامپیوتری، شبکههای اجتماعی و ساختارهای مولکولی. بنابراین، در کاربردهای مربوطه از جمله پیشبینی خواص یک مولکول (کلاسبندی)، تشخیص انجمنها در شبکههای اجتماعی (خوشهبندی)، کشف ارتباط بین مولکولهای پروتئینی (پیشبینی لینک) و امنیت شبکههای کامپیوتری (تشخیص ناهنجاری)، نیازمند روشهایی هستیم که با کارایی و دقت بالا، پاسخ مناسبی برای مسائل ارائه دهد. با گسترش استفاده از شبکههای عصبی و مشاهده نتایج درخشان آنها در مسائل مربوط به تصویر، ویدئو و صوت، روشهایی مطرح شدند که ساختار گرافی دادهها را برای شبکههای عصبی، قابل درک سازد. استفاده از شبکههای GNN و GCN به دلیل افزایش حجم گرافها، نیاز به دقت بالاتر و کاهش هزینههای محاسباتی، یکی از رویکردهای اصلی حل مسائل مربوط به گراف شده است. در این فرادرس چه چیزی یاد میگیریم؟ در این آموزش، ابتدا به صورت مختصر ساختار گرافها بررسی میشوند و روابط پیشنیاز مورد استفاده در این آموزش عنوان خواهد شد. سپس مبانی شبکههای GNN و رویکردهای لایههای این نوع از شبکهها در استخراج اطلاعات گراف را تشریح میکنیم. در ادامه، شبکه GCN را معرفی کرده و در انتها، با یک مثال در محیط برنامهنویسی پایتون، از GCN برای مساله کلاسبندی گرههای یک مجموعه داده با ساختار گراف استفاده خواهد شد.
