tailieunhanh - Mô hình mạng nơron GNN cho xử lý dữ liệu biểu diễn dưới dạng đồ thị

Bài báo này trình bày tổng quan về mô hình mạng nơron đồ thị (GNN) và khả năng ứng dụng của nó. Đây là một mô hình mạng nơron mới, phát triển từ mô hình mạng nơron đệ quy. GNN được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu biểu diễn dưới dạng đồ thị, một dạng dữ liệu phổ biến trong các lĩnh vực. Mời các bạn tham khảo! | Lê Anh Tú và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 116 (02): 91 - 97 MÔ HÌNH MẠNG NƠRON GNN CHO XỬ LÝ DỮ LIỆU BIỂU DIỄN DƢỚI DẠNG ĐỒ THỊ Lê Anh Tú1*, Nguyễn Quang Hoan2, Nguyễn Văn Nghiêm1, Lê Sơn Thái1 1 Trường ĐH Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên 2 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông TÓM TẮT Bài báo này trình bày tổng quan về mô hình mạng nơron đồ thị (GNN) và khả năng ứng dụng của nó. Đây là một mô hình mạng nơron mới, phát triển từ mô hình mạng nơron đệ quy. GNN đƣợc thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu biểu diễn dƣới dạng đồ thị, một dạng dữ liệu phổ biến trong các lĩnh vự . Bài báo đề cập tới nguồn gốc của mạng GNN, kiến trúc mạng, thuật toán học và một số ứng dụng thực tiễn, đồng thời chỉ ra các đánh giá về kết quả, tính khả thi và định hƣớng nghiên cứu tiếp theo. Từ khóa: Mạng nơron nhân tạo, mạng nơron đồ thị, mạng đệ quy, mạng truy hồi, mạng truyền thẳng. GIỚI THIỆU* Để biểu diễn mối quan hệ tự nhiên của dữ liệu, ngƣời ta thƣờng sử dụng cấu trúc dữ liệu đồ . Ứng dụng thuộc các lĩnh vực này đƣợc chia làm hai loại: graphfocused và node-focused. Ví dụ, các ứng dụng phân lớp ảnh thuộc loại graph-focused, còn ứng dụng nhận dạng đối tƣợng trong ảnh thuộc loại node-focused. Tuy nhiên, cấu trúc đồ thị tƣơng đối phức tạp và đƣợc chia làm nhiều loại nhƣ: đồ thị có hƣớng, vô hƣớng, có chu trình và không có chu trình nên việc nghiên cứu các mô hình tính toán phù hợp là cần thiết. Trong lĩnh vực mạng nơron nhân tạo, đã có một vài mô hình mạng áp dụng cho dạng dữ liệu này. Ví dụ nhƣ, mạng nơron đệ quy (Recursive neural networks-RNN) [1][2] của M. Gori. Nhƣng RNN không trực tiếp xử lý dữ liệu đồ thị, mà trƣớc đó phải tiền xử lý để ánh xạ dữ liệu đồ thị thành vector số thực [3]. Điều này làm mất đi một số thông tin quan trọng nhƣ quan hệ về hình trạng giữa các nút trong đồ thị. Ngoài ra, RNN chỉ có thể xử lý dạng đồ thị có hƣớng và không có chu trình. * Tel: 0989 199088, Email: latu@ Năm 2005, M. Gori và đồng nghiệp tiếp tục đề .