pexels nuno obey 127160 scaled
pexels nuno obey 127160 scaled

Pengantar untuk Graph Neural Network (Basics, DeepWalk, dan GraphSage)

Posted on

Dalam tutorial ini, kita akan melakukan penelusuran mendalam di Graph Neural Network (GNN) dalam konteks data teks. Kami akan menggunakan GraphSage sebagai alat pilihan kami, tetapi konsep dan teknik yang dibahas di sini dapat diterapkan ke data teks lainnya. Pada akhir tutorial ini, Anda akan dapat:

Pahami apa itu Graph Neural Network

Pahami cara kerjanya

Jelaskan aplikasinya

Memandu Anda melalui dasar-dasar Deep Walk di GraphSage

Memandu Anda melalui dasar-dasar Graph Sage di Deep Walk

Apa itu Graph Neural Network?

Graph Neural Network adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang pertama kali diusulkan pada awal 1990-an. Ini adalah model probabilistik yang menggunakan grafik simpul dan tepi yang saling berhubungan untuk mempelajari pola atau hubungan antar item.

Graph Neural Networks sering digunakan untuk tugas-tugas seperti memprediksi kejadian di masa depan, mengenali objek dalam gambar, dan mengurai teks. Mereka juga digunakan dalam pemrosesan bahasa alami dan terjemahan mesin. Graph Neural Networks dapat dilatih menggunakan berbagai algoritma, termasuk backpropagation dan gradient descent. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi dasar-dasar Graph Neural Networks dan kemudian menunjukkan kepada Anda bagaimana menggunakan DeepWalk untuk melatih Graph Neural Network pada dataset CelebA.

Apa itu Graph Neural Network?

Graph Neural Network adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang pertama kali diusulkan pada awal 1990-an. Ini adalah model probabilistik yang menggunakan grafik simpul dan tepi yang saling berhubungan untuk mempelajari pola atau hubungan antar item.

Graph Neural Networks sering digunakan untuk tugas-tugas seperti memprediksi kejadian di masa depan, mengenali objek dalam gambar, dan mengurai teks. Mereka juga digunakan dalam pemrosesan bahasa alami dan terjemahan mesin. Graph Neural Networks dapat dilatih menggunakan berbagai algoritma, termasuk backpropagation dan gradientdescent.

Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi dasar-dasar Graph Neural Networks dan kemudian menunjukkan kepada Anda bagaimana menggunakan DeepWalk untuk melatih Graph Neural Network pada dataset CelebA.

Apa Dasar-dasar Jaringan Saraf Graf?

Apa itu DeepWalk?
Apa itu GraphSage?

Pengantar Lembut untuk Graph Neural Network (Dasar, DeepWalk, dan GraphSage)

Jaringan saraf graf adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti mengenali objek dalam gambar atau teks, memprediksi langkah berikutnya dalam masalah atau urutan peristiwa, atau memodelkan hubungan antar entitas. Mereka juga dikenal sebagai algoritma pembelajaran mendalam karena mereka membutuhkan lebih banyak data daripada model pembelajaran mesin tradisional untuk bekerja dengan baik.

Dalam posting blog ini, kita akan mengeksplorasi dasar-dasar jaringan saraf graf dan dua implementasi populer: DeepWalk dan GraphSage. Kami juga akan menjelaskan bagaimana alat ini dapat digunakan untuk melatih dan menjelajahi jaringan neuron. Terakhir, kami akan memberikan beberapa tips tentang cara memulai jaringan saraf graf.

Apa Dasar-dasar Jaringan Saraf Graf?

Jaringan saraf graf adalah jenis algoritme pembelajaran mesin yang beroperasi pada grafik alih-alih titik data individual. Sebuah grafik terdiri dari node (mewakili item atau konsep) dan link (mewakili hubungan antara mereka). Node dalam grafik dapat berupa objek input atau output, dan tautan dapat mewakili segala jenis hubungan di antara mereka, seperti hubungan induk-anak, hubungan antar item, atau kesamaan di antara mereka.

Jaringan saraf graf dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti mengenali objek dalam gambar atau teks, memprediksi langkah selanjutnya dalam masalah atau urutan kejadian, atau memodelkan hubungan antar entitas. Mereka juga dikenal sebagai algoritma pembelajaran mendalam karena mereka membutuhkan lebih banyak data daripada model pembelajaran mesin tradisional untuk bekerja dengan baik.

Dalam posting blog ini, kita akan mengeksplorasi dasar-dasar jaringan saraf graf dan dua implementasi populer: DeepWalk dan GraphSage. Kami juga akan menjelaskan bagaimana alat ini dapat digunakan untuk melatih dan menjelajahi jaringan neuron. Terakhir, kami akan memberikan beberapa tips tentang cara memulai jaringan saraf graf.

Apa itu DeepWalk?

DeepWalk adalah toolkit yang memungkinkan Anda untuk melatih Graph Neural Networks (GNNs) menggunakan pendekatan pembelajaran yang mendalam. Ini mencakup beberapa modul yang memungkinkan Anda untuk mengonfigurasi model GNN Anda, melatihnya menggunakan berbagai strategi, dan mengevaluasinya menggunakan berbagai metrik.

Apa itu GraphSage?

GraphSage adalah toolkit perangkat lunak gratis yang memungkinkan Anda untuk membangun dan melatih Graph Neural Networks (GNNs). Ini mencakup beberapa modul yang memungkinkan Anda untuk mengonfigurasi model GNN Anda, melatihnya menggunakan berbagai strategi, dan mengevaluasinya menggunakan berbagai metrik.

Apa Manfaat Menggunakan Graph Neural Network?

Salah satu manfaat menggunakan jaringan saraf graf adalah dapat lebih efisien daripada algoritme pembelajaran mesin tradisional dalam hal memproses data dalam jumlah besar.

Grafik secara inheren lebih kuat daripada titik data individual karena memungkinkan analisis simultan dari beberapa hubungan antar item. Selain itu, grafik dapat lebih mudah dihubungkan dan diperluas daripada kumpulan data linier, yang dapat memberi jaringan lebih banyak peluang untuk mempelajari hubungan yang kompleks.

Apa itu DeepWalk dan GraphSage?

Graph Neural Networks adalah jenis jaringan pembelajaran mendalam yang menggunakan grafik sebagai struktur untuk representasi datanya. Graph Neural Networks telah terbukti lebih efektif daripada jenis jaringan saraf lainnya dalam hal memahami struktur data yang kompleks.

DeepWalk adalah alat yang membantu Anda melatih dan mengoptimalkan jaringan saraf grafik Anda. GraphSage adalah library yang menyediakan API untuk deepwalk agar dapat bekerja dengan data Anda.

Kesimpulan

Pada artikel ini, kita akan membahas dasar-dasar Graph Neural Networks (GNN), DeepWalk, dan GraphSage. Kami juga akan memberikan deskripsi singkat tentang bagaimana setiap alat dapat digunakan untuk meningkatkan keterampilan ilmu data Anda. Jadi apakah Anda baru memulai penambangan data atau telah menggunakan alat ini selama bertahun-tahun, semoga artikel ini memberi Anda pemahaman yang lebih dalam tentang fungsionalitas dan kemampuannya.