幾何深度學習 (GDL) 是人工智慧 (AI) 中的一個新興領域，它透過結合幾何原理擴展了傳統深度學習模型的功能。與通常在影像和序列等網格狀資料結構上運行的傳統深度學習不同，GDL 旨在處理更複雜和不規則的資料類型，例如圖形、流形和點雲。這種方法可以對現實世界的數據進行更細緻的建模，這些數據通常表現出豐富的幾何和拓撲。
GDL 背後的核心思想是推廣神經網路架構以處理非歐幾里德數據，利用對稱性、不變性和幾何先驗。這導致了各個領域的突破性進步，包括電腦視覺、自然語言處理 (NLP)、藥物發現和社交網路分析。
在這篇綜合文章中，我們將探討幾何深度學習的基本原理、其歷史發展、關鍵方法和應用。我們還將深入探討該領域未來的潛在方向以及研究人員和從業者面臨的挑戰。
幾何深度學習是機器學習的一個子領域，它將傳統深度學習技術擴展到非歐幾里德領域。雖然經典的深度學習模型，例如卷積神經網路(CNN) 和循環神經網路(RNN)，對於網格狀資料（例如圖像、時間序列）非常有效，但它們在處理缺乏規則結構的資料時遇到了困難，例如作為圖形、流形或點雲。 GDL 透過將幾何原理（例如對稱性和不變性）融入神經網路架構中來解決此限制。
簡單來說，GDL 讓機器學習模型理解和處理本質上是幾何的資料。例如，社交網絡可以表示為圖，其中節點代表個體，邊代表關係。傳統的深度學習模型不適合捕捉此類資料的結構，但 GDL 模型，例如圖神經網路 (GNN)，可以有效地處理這些資訊。
幾何深度學習的起源可以追溯到電腦視覺、圖論和微分幾何領域的幾個關鍵發展。卷積神經網路 (CNN) 的早期工作為理解神經網路如何利用空間對稱性（例如平移不變性）來提高影像辨識任務的效能奠定了基礎。然而，很快我們就發現，許多現實世界的問題涉及到無法整齊地組織到網格中的資料。
這導致了對可以處理更複雜資料結構的新架構的探索。 2000 年代初圖神經網路 (GNN) 的引入標誌著一個重要的里程碑，因為它允許深度學習模型在圖結構資料上運行。隨著時間的推移，研究人員開始將這些想法推廣到其他幾何領域，例如流形和測地線，產生了更廣泛的幾何深度學習領域。
幾何深度學習不僅僅是一種理論進步，它對廣泛的行業具有實際意義。透過讓深度學習模型能夠處理複雜的非歐幾里德數據，GDL 在藥物發現等領域開闢了新的可能性，其中分子結構可以用圖形表示，或者在自動駕駛中使用3D 點雲來建模環境.
此外，GDL 提供了一種更有原則的方法將領域知識融入機器學習模型中。透過將幾何先驗嵌入架構中，GDL 模型可以用更少的資料實現更好的效能，使其更加高效和可推廣。
幾何深度學習的中心思想之一是對稱概念。在數學中，對稱性是指物體在某一變換下保持不變的性質。例如，一個正方形旋轉 90 度後仍然是正方形。在深度學習的背景下，可以利用對稱性來提高神經網路的效率和準確性。
另一方面，不變性是指無論對輸入應用某些轉換如何，函數或模型都會產生相同輸出的屬性。例如，CNN 對平移具有不變性，這意味著它可以識別圖像中的對象，無論它出現在何處。
雖然在許多情況下不變性是一個理想的屬性，但等變性在幾何深度學習中通常更有用。如果對輸入套用變換會導致對輸出進行對應的變換，則函數是等變的。例如，CNN 中的捲積層是平移等變的：如果輸入影像發生移位，則卷積產生的特徵圖也會發生相同的移位量。
在處理具有複雜幾何結構的資料（例如圖形或流形）時，等方差尤其重要。透過設計與特定變換（例如旋轉、反射）等變的神經網絡，我們可以確保模型尊重資料的基本對稱性，從而獲得更好的泛化和性能。
幾何深度學習在各種資料結構上運行，每種資料結構都有其獨特的屬性。 GDL 中最常見的幾何結構類型是：
每種結構都需要專門的神經網路架構來利用其獨特的屬性，從而促進圖神經網路 (GNN) 和測地線神經網路等模型的發展。
卷積神經網路（CNN）可能是最著名的深度學習架構，最初是為影像處理任務而設計的。 CNN 透過應用平移等變的捲積濾波器來利用影像的網格狀結構，這意味著它們可以偵測特徵，無論其在影像中的位置為何。
在幾何深度學習的背景下，CNN 可以擴展為在更通用的網格結構上運行，例如 3D 體素網格或時空網格。這些擴展使 CNN 能夠處理更複雜類型的數據，例如 3D 醫學掃描或視訊序列。
圖神經網路 (GNN) 是一類專門設計用於處理圖結構資料的神經網路。與採用規則網格結構的 CNN 不同，GNN 可以處理不規則數據，其中數據點之間的關係表示為圖中的邊。
GNN 已應用於從社交網絡分析到藥物發現的廣泛問題。透過利用圖中的連接訊息，GNN 可以捕捉數據點之間的複雜依賴關係，從而實現更準確的預測。
測地線神經網路旨在對位於曲面或流形上的資料進行操作。在許多現實世界的應用中，例如機器人或分子建模，數據並不局限於平坦的歐幾里德空間，而是存在於曲面上。測地線神經網路使用測地線的概念「曲面上的最短路徑」來定義流形上的捲積運算。
這使得網路能夠捕捉資料的內在幾何形狀，從而在 3D 形狀識別或表面分割等任務上獲得更好的效能。
規範等變卷積網路是幾何深度學習的最新發展，旨在處理表現出規範對稱性的資料。在物理學中，規範對稱性是使某些物理量不變的變換，例如量子力學中的旋轉。
規範等變網路將等變的概念擴展到這些更一般的對稱性，使網路能夠尊重資料的基本物理定律。這在粒子物理等領域具有重要的應用，這些領域的數據通常表現出複雜的規範對稱性。
幾何深度學習的核心是群論，它是研究對稱性的數學分支。群是一組元素以及滿足某些屬性（例如閉包、關聯性和單位元素的存在性）的操作。群用於描述各種上下文中的對稱性，從旋轉和平移到更抽象的變換。
在幾何深度學習中，群論提供了一個正式的框架來理解神經網路如何利用資料中的對稱性。例如，CNN 被設計為與翻譯組等變，這意味著它們可以檢測圖像中的特徵，無論其位置如何。
圖論是幾何深度學習中的另一個關鍵數學工具，特別是對於在圖結構資料上運行的模型。圖由節點和邊組成，其中節點代表資料點，邊代表資料點之間的關係。
圖論中最重要的技術之一是譜方法的使用，其中涉及分析圖的鄰接矩陣的特徵值和特徵向量。譜方法允許我們定義圖上的捲積運算，從而導致譜圖神經網路的發展。
微分幾何是對光滑曲線和曲面（稱為流形）的研究。在許多現實世界的應用中，數據位於曲面上而不是平坦的歐幾里德空間上。例如，地球表面是嵌入 3D 空間的 2D 流形。
在流形上運行的幾何深度學習模型在定義卷積運算時必須考慮空間的曲率。這需要使用微分幾何，它提供了處理彎曲空間所需的數學工具。
拓樸學是對在連續變形（例如拉伸或彎曲）下保留的空間屬性的研究。在幾何深度學習中，拓撲用於分析資料的全局結構，例如圖形或流形中連接的組件或孔的數量。
拓樸中最重要的工具之一是同源性，它提供了一種量化空間拓樸特徵的方法。同源性已被用於幾何深度學習中，以提高模型對資料中的雜訊和擾動的穩健性。
幾何深度學習最令人興奮的應用之一是在電腦視覺領域，特別是涉及 3D 數據的任務。傳統的電腦視覺模型（例如 CNN）旨在處理 2D 影像，但許多現實世界的問題涉及 3D 物件或場景。
幾何深度學習模型（例如 PointNet 和測地線 CNN）已開發用於處理 3D 點雲，這些模型通常用於自動駕駛和機器人等應用。即使資料有雜訊或不完整，這些模型也可以識別 3D 物件和場景。
在藥物發現領域，幾何深度學習在分子結構建模方面顯示出了巨大的前景。分子可以表示為圖，其中節點代表原子，邊代表化學鍵。透過使用圖神經網路 (GNN)，研究人員可以預測分子的特性，例如它們作為藥物的毒性或功效。
這有可能透過加快藥物發現過程並減少昂貴且耗時的實驗的需要來徹底改變製藥業。
社群網路是幾何深度學習的另一個重要應用。社會網絡可以表示為圖，其中節點代表個體，邊代表個體之間的關係。透過使用 GNN 等幾何深度學習模型，研究人員可以分析社交網路的結構並預測資訊傳播或社區形成等結果。
這在行銷、政治和公共衛生等領域具有重要的應用，在這些領域了解社群網路的動態至關重要。
雖然幾何深度學習最常與圖結構資料相關，但它在自然語言處理 (NLP) 中也有應用。在 NLP 中，句子可以表示為圖，其中節點代表單字，邊代表單字之間的關係，例如句法依賴關係。
幾何深度學習模型，例如圖卷積網路 (GCN)，已被用於提高各種 NLP 任務的效能，包括情緒分析、機器翻譯和問答。
在機器人領域，幾何深度學習已被用來提高自主系統的性能。機器人通常在可以表示為 3D 點雲或流形的環境中運行，幾何深度學習模型可用於處理這些數據並即時做出決策。
例如，幾何深度學習已被用來提高同步定位和構建圖 (SLAM) 的準確性，這是機器人技術中的一個關鍵問題，機器人必須建立其環境地圖，同時追蹤自己的位置。
幾何深度學習的主要挑戰之一是可擴展性問題。許多幾何深度學習模型，特別是那些在圖上運行的模型，具有很高的計算複雜性，使得它們難以擴展到大型資料集。例如，圖卷積層的時間複雜度與圖中邊的數量成正比，這對現實世界的圖來說可能大得令人望而卻步。
研究人員正在積極致力於開發更有效率的演算法和架構來解決這些可擴展性問題，但這仍然是一個開放的挑戰。
幾何深度學習的另一個挑戰是資料表示問題。與影像或時間序列等網格資料不同，非歐幾里德資料通常需要複雜的預處理步驟才能將其轉換為神經網路可以使用的形式。例如，圖必須表示為鄰接矩陣，流形必須離散化為網格或點雲。
這種預處理可能會為資料帶來錯誤或偏差，進而影響模型的效能。開發更好的方法來表示和預處理幾何資料是一個重要的研究領域。
雖然在開發幾何深度學習模型方面取得了重大進展，但仍缺乏用於實現這些模型的標準化工具和函式庫。許多研究人員開發了自己的自訂實現，這使得重現結果或比較不同模型變得困難。
我們正在努力開發更多標準化庫，例如 PyTorch Geometric 和 DGL（深度圖庫），但這一領域仍有許多工作要做。
與許多深度學習模型一樣，可解釋性和可解釋性是幾何深度學習的主要挑戰。雖然這些模型可以在廣泛的任務中取得令人印象深刻的性能，但通常很難理解它們是如何得出預測的。這在醫療保健或金融等領域尤其成問題，在這些領域，錯誤預測的後果可能會很嚴重。
開發更多可解釋和可解釋的幾何深度學習模型是一個重要的研究領域，並且已經提出了多種技術（例如注意力機制和顯著性圖）來解決這個問題。
幾何深度學習未來最令人興奮的方向之一是開發用於幾何計算的專用硬體。目前的硬體（例如 GPU 和 TPU）針對網格狀資料（例如影像或序列）進行了最佳化，但對於非歐幾裡得資料（例如圖形或流形）效率較低。
研究人員正在探索新的硬體架構，例如張量處理單元 (TPU) 和量子處理器，這可以顯著提高幾何深度學習模型的效率。這些進步可以使幾何深度學習擴展到更大的資料集和更複雜的任務。
另一個令人興奮的未來方向是幾何深度學習與量子計算的整合。量子電腦有潛力解決某些類型的問題，例如基於圖的問題，比經典電腦更有效。透過將量子運算的力量與幾何深度學習的靈活性相結合，研究人員可以在密碼學、藥物發現和優化等領域開啟新的可能性。
隨著幾何深度學習的不斷成熟，我們預計會在各個行業看到更多的實際應用。例如，在醫療保健領域，幾何深度學習可用於對蛋白質結構進行建模或預測疾病的傳播。在氣候科學中，它可用於模擬地球大氣層或預測氣候變遷的影響。
這些應用程式有可能對社會產生重大影響，但它們也面臨挑戰，例如確保這些技術的道德使用以及解決偏見和公平問題。
與所有機器學習模型一樣，幾何深度學習中必須解決一些重要的道德考慮因素。主要問題之一是偏見問題。與所有機器學習模型一樣，幾何深度學習模型的好壞取決於它們所訓練的資料。如果訓練資料有偏差，模型的預測也會有偏差。
研究人員正在積極開發技術來減輕幾何深度學習模型中的偏差，例如公平意識學習和對抗性去偏差。然而，這仍然是一個重要的研究領域，特別是當幾何深度學習模型應用於醫療保健和刑事司法等敏感領域時。
幾何深度學習代表了機器學習領域的重大進步，提供了對複雜的非歐幾里德資料進行建模的新方法。透過結合對稱性、不變性和等變性等幾何原理，GDL 模型可以在從 3D 物件識別到藥物發現的各種任務上取得更好的性能。
但是，仍有許多挑戰需要解決，包括可擴展性、資料表示和可解釋性問題。隨著研究人員不斷開發更高效的演算法和硬件，以及標準化工具和函式庫變得更加廣泛使用，我們預計未來將看到更令人興奮的幾何深度學習應用。
幾何深度學習的潛在影響是巨大的，其應用領域包括醫療保健、氣候科學、機器人和量子計算等。透過釋放幾何的力量，GDL 有潛力徹底改變我們處理複雜數據的方式，並解決我們這個時代一些最迫切的挑戰。
以上是幾何深度學習：原理、應用與未來方向的深入探索的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
