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Présentation des algorithmes courants et de leur popularité dans l'apprentissage automatique des graphes (GML)
Présentation des algorithmes courants et de leur popularité dans l'apprentissage automatique des graphes (GML)
Graph Machine Learning (GML) est un domaine en croissance rapide qui combine l'apprentissage automatique et la représentation graphique des données. La représentation graphique des données fait des graphiques un outil puissant pour modéliser des systèmes complexes. Grâce à des graphiques, nous sommes capables de capturer les relations et les interactions entre différentes entités.
Cet article découvrira les avantages de l'apprentissage automatique graphique par rapport aux méthodes traditionnelles, ainsi que plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique graphique populaires.
Avantages de l'apprentissage automatique des graphes par rapport aux méthodes traditionnelles
L'apprentissage automatique des graphes (GML) est souvent considéré comme supérieur à l'apprentissage automatique classique pour plusieurs raisons :
L'algorithme GML est conçu pour exploiter la manière naturelle dont les graphes sont capables de gérer des graphes complexes. des relations qui peuvent être difficiles, voire impossibles, à représenter à l’aide de méthodes traditionnelles.
L'algorithme GML fait preuve de robustesse lorsqu'il s'agit de données manquantes et est capable d'extraire des informations significatives.
3. Traitement de données à grande échelle : les graphiques peuvent être très volumineux et les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels peuvent avoir des difficultés à traiter des ensembles de données aussi volumineux. D'autre part, l'algorithme GML est conçu pour traiter des données graphiques à grande échelle et peut s'étendre à des millions de nœuds et d'arêtes.
4. Gestion des données non euclidiennes : Les graphiques sont des données non euclidiennes, ce qui signifie que la distance entre deux nœuds n'est pas toujours la même. L'algorithme GML peut gérer ce type de données.
5. Traiter les données dynamiques : les algorithmes GML peuvent gérer ces changements dynamiques et peuvent s'adapter aux nouvelles données et fournir des informations mises à jour.
6. Traitement des données non structurées : les graphiques peuvent être utilisés pour représenter des données non structurées telles que du texte, des images et de l'audio. Les algorithmes GML peuvent extraire des informations de ces données et peuvent être utilisés dans des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et la reconnaissance vocale.
Plusieurs algorithmes GML populaires
1. Réseau convolutionnel graphique (GCN)
L'un des types d'algorithmes GML les plus populaires, GCN est un réseau neuronal spécialement conçu pour utiliser des couches convolutives pour extraire des données graphiques. caractéristiques locales du graphique, puis utilisez des couches entièrement connectées pour classer ou prédire les attributs du graphique.
2. Graph Attention Network (GAT)
GAT est similaire au GCN, mais ils utilisent un mécanisme d'attention pour peser l'importance des différents nœuds dans le graphique. Cela permet au modèle de se concentrer sur les parties les plus pertinentes du graphique, ce qui peut améliorer ses performances.
3. Graph Autoencoder (GAE)
GAE est un réseau neuronal utilisé pour l'apprentissage non supervisé des données graphiques. Il utilise des réseaux d'encodeurs et de décodeurs pour apprendre des représentations de graphiques de faible dimension, qui peuvent être utilisées pour des tâches telles que le regroupement ou la visualisation.
4. Méthodes basées sur des marches aléatoires
Les méthodes basées sur des marches aléatoires sont également un type important d'algorithme GML. Ces méthodes reposent sur l'idée de simuler une marche aléatoire sur un graphe et d'utiliser les séquences de nœuds générées pour apprendre la structure ou les propriétés du graphe. Ces méthodes incluent le PageRank, le PageRank personnalisé, DeepWalk, Node2Vec, etc.
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