آموزش شبکه‌ های عصبی گرافی با کتابخانه DGL در پایتون + گواهینامه

منظور از شبکه‌های عصبی گرافی چیست؟ شبکه‌های عصبی گرافی (Graph Neural Networks) یا GNNs، یک نوع از شبکه‌های عصبی هستند که برای کار با داده‌های گرافی طراحی شده‌اند. در مقابل ساختار داده‌های سنتی مانند داده‌های جدولی یا توالی، داده‌های گرافی شامل گره‌ها و یال‌ها هستند که روابط و ارتباطات بین این عناصر را نشان می‌دهند. شبکه‌های عصبی گرافی از اطلاعات موجود در ساختار گراف استفاده می‌کنند تا ویژگی‌های هر گره و یال را استخراج کنند و با استفاده از این ویژگی‌ها، به تحلیل و پیش‌بینی ویژگی‌های دیگر در گراف بپردازند. با توجه به اینکه شبکه‌های عصبی گرافی توانایی کار با داده‌های گرافی را دارند، می‌توانند در حوزه‌های مختلفی مانند تحلیل شبکه‌های اجتماعی، پردازش زبان طبیعی و توصیه سیستم‌ها مورد استفاده قرار بگیرند. DGL چیست؟ DGL یا Deep Graph Library یک کتابخانه یادگیری عمیق و قابل استفاده در زبان پایتون است که برای تسهیل تحلیل و پردازش داده‌های گرافی طراحی شده است. DGL توابع و ابزارهایی را ارائه می‌کند تا به کاربران اجازه دهد الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی را روی داده‌های گرافی اعمال کنند. DGL به کاربران خود امکان تعریف، آموزش و اجرای مدل‌های عمیق بر روی داده‌های گرافی را در مقیاس بزرگ فراهم می‌کند. اهمیت یادگیری شبکه‌‌های عصبی گرافی با کتابخانه DGL در پایتون چیست؟ از دیرباز، تحلیل گراف‌ها به دلیل ذات گراف، یکی از موضوعات مهم و پرچالش در علومی مانند شیمی، پزشکی، علوم زیستی و تحلیل شبکه‌ها بوده است. امروزه حل این مسائل با معرفی مدل‌هایی مانند GNN ،GCN ،GAT و ... بسیار کاراتر از پیش انجام می‌شود. پیاده‌سازی این مدل‌ها و یا سایر الگوریتم‌های پیچیده، نیازمند بستری است که قابلیت تعامل با فریم‌ورک‌های دیگری در حوزه یادگیری عمیق، مانند Tensorflow و Pytorch را داشته باشد. همچنین این کتابخانه دارای ویژگی‌هایی است که پیاده‌سازی و آموزش شبکه‌های عصبی گرافی را آسان‌تر می‌کند. با استفاده از تکنیک نمونه‌برداری و قابلیت پیاده‌سازی مدل‌ها به صورت چندهسته‌ای، می‌توان گراف‌های بزرگ را آماده و بررسی کرد. در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟ در این آموزش با پیاده‌سازی مثال‌هایی عملی، با نحوه ایجاد انواع گراف‌ها و مجموعه داده‌های گرافی آشنا می‌شویم و چگونگی انجام تغییرات در اجزای گراف را می‌آموزیم. در ادامه یاد می‌گیریم که چگونه مدل‌هایی را برای حل مسائل گرافی در سطح گره، یال و گراف پیاده‌سازی کنیم. همچنین با نحوه نمونه‌برداری از گره‌ها در گراف‌های بزرگ آشنا می‌شویم و در پایان، نحوه انتقال پیام در لایه‌های شبکه‌های عصبی گرافی پیاده‌سازی می‌شود.

فرادرس

مریم خزائی