几何深度学习简介
几何深度学习 (GDL) 是人工智能 (AI) 中的一个新兴领域，它通过结合几何原理扩展了传统深度学习模型的功能。与通常在图像和序列等网格状数据结构上运行的传统深度学习不同，GDL 旨在处理更复杂和不规则的数据类型，例如图形、流形和点云。这种方法可以对现实世界的数据进行更细致的建模，这些数据通常表现出丰富的几何和拓扑结构。
GDL 背后的核心思想是推广神经网络架构以处理非欧几里得数据，利用对称性、不变性和几何先验。这导致了各个领域的突破性进步，包括计算机视觉、自然语言处理 (NLP)、药物发现和社交网络分析。
在这篇综合文章中，我们将探讨几何深度学习的基本原理、其历史发展、关键方法和应用。我们还将深入探讨该领域未来的潜在方向以及研究人员和从业者面临的挑战。
1.几何深度学习的基础
什么是几何深度学习？
几何深度学习是机器学习的一个子领域，它将传统深度学习技术扩展到非欧几里得领域。虽然经典的深度学习模型，例如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)，对于网格状数据（例如图像、时间序列）非常有效，但它们在处理缺乏规则结构的数据时遇到了困难，例如作为图形、流形或点云。 GDL 通过将几何原理（例如对称性和不变性）融入神经网络架构中来解决此限制。
简单来说，GDL 允许机器学习模型理解和处理本质上是几何的数据。例如，社交网络可以表示为图，其中节点代表个体，边代表关系。传统的深度学习模型不适合捕获此类数据的结构，但 GDL 模型，例如图神经网络 (GNN)，可以有效地处理这些信息。
历史背景和动机
几何深度学习的起源可以追溯到计算机视觉、图论和微分几何领域的几个关键发展。卷积神经网络 (CNN) 的早期工作为理解神经网络如何利用空间对称性（例如平移不变性）来提高图像识别任务的性能奠定了基础。然而，很快我们就发现，许多现实世界的问题涉及到无法整齐地组织到网格中的数据。
这导致了对可以处理更复杂数据结构的新架构的探索。 2000 年代初图神经网络 (GNN) 的引入标志着一个重要的里程碑，因为它允许深度学习模型在图结构数据上运行。随着时间的推移，研究人员开始将这些想法推广到其他几何领域，例如流形和测地线，从而产生了更广泛的几何深度学习领域。
为什么几何深度学习很重要
几何深度学习不仅仅是一种理论进步，它对广泛的行业具有实际意义。通过使深度学习模型能够处理复杂的非欧几里德数据，GDL 在药物发现等领域开辟了新的可能性，其中分子结构可以用图形表示，或者在自动驾驶中使用 3D 点云来建模环境.
此外，GDL 提供了一种更有原则的方法将领域知识融入到机器学习模型中。通过将几何先验嵌入到架构中，GDL 模型可以用更少的数据实现更好的性能，从而使其更加高效和可推广。
2.几何深度学习的核心概念
对称性和不变性
几何深度学习的中心思想之一是对称概念。在数学中，对称性是指物体在一定变换下保持不变的性质。例如，一个正方形旋转 90 度后仍然是正方形。在深度学习的背景下，可以利用对称性来提高神经网络的效率和准确性。
另一方面，不变性是指无论对输入应用某些转换如何，函数或模型都会产生相同输出的属性。例如，CNN 对平移具有不变性，这意味着它可以识别图像中的对象，无论它出现在何处。
神经网络中的等方差
虽然在许多情况下不变性是一个理想的属性，但等变性在几何深度学习中通常更有用。如果对输入应用变换会导致对输出进行相应的变换，则函数是等变的。例如，CNN 中的卷积层是平移等变的：如果输入图像发生移位，则卷积生成的特征图也会发生相同的移位量。
在处理具有复杂几何结构的数据（例如图形或流形）时，等方差尤其重要。通过设计与特定变换（例如旋转、反射）等变的神经网络，我们可以确保模型尊重数据的基本对称性，从而获得更好的泛化和性能。
几何结构的类型：网格、组、图形、测地线和仪表
几何深度学习在各种数据结构上运行，每种数据结构都有其独特的属性。 GDL 中最常见的几何结构类型是：
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网格：常规数据结构，例如图像，其中数据点以类似网格的方式排列。
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群：捕捉对称性的数学结构，例如旋转或平移。
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图：由节点和边组成的不规则数据结构，通常用于表示社交网络、分子或交通系统。
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测地线：弯曲空间，例如曲面或流形，其中距离是沿着弯曲路径测量的。
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量具：用于描述微分几何中的场和联系的数学工具，通常应用于物理学和机器人学。
每种结构都需要专门的神经网络架构来利用其独特的属性，从而促进图神经网络 (GNN) 和测地线神经网络等模型的发展。
3.几何深度学习中的关键架构模型
网格上的卷积神经网络 (CNN)
卷积神经网络（CNN）可能是最著名的深度学习架构，最初是为图像处理任务而设计的。 CNN 通过应用平移等变的卷积滤波器来利用图像的网格状结构，这意味着它们可以检测特征，无论其在图像中的位置如何。
在几何深度学习的背景下，CNN 可以扩展为在更通用的网格结构上运行，例如 3D 体素网格或时空网格。这些扩展使 CNN 能够处理更复杂类型的数据，例如 3D 医学扫描或视频序列。
图神经网络 (GNN)
图神经网络 (GNN) 是一类专门设计用于处理图结构数据的神经网络。与采用规则网格结构的 CNN 不同，GNN 可以处理不规则数据，其中数据点之间的关系表示为图中的边。
GNN 已应用于从社交网络分析到药物发现的广泛问题。通过利用图中的连接信息，GNN 可以捕获数据点之间的复杂依赖关系，从而实现更准确的预测。
测地线神经网络
测地线神经网络旨在对位于曲面或流形上的数据进行操作。在许多现实世界的应用中，例如机器人或分子建模，数据并不局限于平坦的欧几里得空间，而是存在于曲面上。测地线神经网络使用测地线的概念“曲面上的最短路径”来定义流形上的卷积运算。
这使得网络能够捕获数据的内在几何形状，从而在 3D 形状识别或表面分割等任务上获得更好的性能。
规范等变卷积网络
规范等变卷积网络是几何深度学习的最新发展，旨在处理表现出规范对称性的数据。在物理学中，规范对称性是使某些物理量保持不变的变换，例如量子力学中的旋转。
规范等变网络将等变的概念扩展到这些更一般的对称性，使网络能够尊重数据的基本物理定律。这在粒子物理等领域具有重要的应用，这些领域的数据通常表现出复杂的规范对称性。
4.几何深度学习的数学基础
群论和对称性
几何深度学习的核心是群论，它是研究对称性的数学分支。群是一组元素以及满足某些属性（例如闭包、关联性和单位元素的存在性）的操作。群用于描述各种上下文中的对称性，从旋转和平移到更抽象的变换。
在几何深度学习中，群论提供了一个正式的框架来理解神经网络如何利用数据中的对称性。例如，CNN 被设计为与翻译组等变，这意味着它们可以检测图像中的特征，无论其位置如何。
图论和谱方法
图论是几何深度学习中的另一个关键数学工具，特别是对于在图结构数据上运行的模型。图由节点和边组成，其中节点代表数据点，边代表数据点之间的关系。
图论中最重要的技术之一是谱方法的使用，其中涉及分析图的邻接矩阵的特征值和特征向量。谱方法允许我们定义图上的卷积运算，从而导致谱图神经网络的发展。
微分几何和流形
微分几何是对光滑曲线和曲面（称为流形）的研究。在许多现实世界的应用中，数据位于曲面上而不是平坦的欧几里得空间上。例如，地球表面是嵌入 3D 空间中的 2D 流形。
在流形上运行的几何深度学习模型在定义卷积运算时必须考虑空间的曲率。这需要使用微分几何，它提供了处理弯曲空间所需的数学工具。
拓扑和同调
拓扑学是对在连续变形（例如拉伸或弯曲）下保留的空间属性的研究。在几何深度学习中，拓扑用于分析数据的全局结构，例如图形或流形中连接的组件或孔的数量。
拓扑中最重要的工具之一是同源性，它提供了一种量化空间拓扑特征的方法。同源性已被用于几何深度学习中，以提高模型对数据中的噪声和扰动的鲁棒性。
5.几何深度学习的应用
计算机视觉和 3D 物体识别
几何深度学习最令人兴奋的应用之一是在计算机视觉领域，特别是涉及 3D 数据的任务。传统的计算机视觉模型（例如 CNN）旨在处理 2D 图像，但许多现实世界的问题涉及 3D 对象或场景。
几何深度学习模型（例如 PointNet 和测地线 CNN）已开发用于处理 3D 点云，这些模型通常用于自动驾驶和机器人等应用。即使数据有噪声或不完整，这些模型也可以识别 3D 对象和场景。
药物发现和分子建模
在药物发现领域，几何深度学习在分子结构建模方面显示出了巨大的前景。分子可以表示为图，其中节点代表原子，边代表化学键。通过使用图神经网络 (GNN)，研究人员可以预测分子的特性，例如它们作为药物的毒性或功效。
这有可能通过加快药物发现过程并减少昂贵且耗时的实验的需要来彻底改变制药行业。
社交网络分析
社交网络是几何深度学习的另一个重要应用。社交网络可以表示为图，其中节点代表个体，边代表个体之间的关系。通过使用 GNN 等几何深度学习模型，研究人员可以分析社交网络的结构并预测信息传播或社区形成等结果。
这在营销、政治和公共卫生等领域具有重要的应用，在这些领域了解社交网络的动态至关重要。
自然语言处理 (NLP)
虽然几何深度学习最常与图结构数据相关，但它在自然语言处理 (NLP) 中也有应用。在 NLP 中，句子可以表示为图，其中节点代表单词，边代表单词之间的关系，例如句法依赖关系。
几何深度学习模型，例如图卷积网络 (GCN)，已被用于提高各种 NLP 任务的性能，包括情感分析、机器翻译和问答。
机器人和自主系统
在机器人领域，几何深度学习已被用来提高自主系统的性能。机器人通常在可以表示为 3D 点云或流形的环境中运行，几何深度学习模型可用于处理这些数据并实时做出决策。
例如，几何深度学习已被用来提高同步定位和建图 (SLAM) 的准确性，这是机器人技术中的一个关键问题，机器人必须构建其环境地图，同时跟踪自己的位置。
6.几何深度学习的挑战和局限性
可扩展性和计算复杂性
几何深度学习的主要挑战之一是可扩展性问题。许多几何深度学习模型，特别是那些在图上运行的模型，具有很高的计算复杂性，使得它们难以扩展到大型数据集。例如，图卷积层的时间复杂度与图中边的数量成正比，这对于现实世界的图来说可能大得令人望而却步。
研究人员正在积极致力于开发更高效的算法和架构来解决这些可扩展性问题，但这仍然是一个开放的挑战。
数据表示和预处理
几何深度学习的另一个挑战是数据表示问题。与图像或时间序列等网格数据不同，非欧几里得数据通常需要复杂的预处理步骤才能将其转换为神经网络可以使用的形式。例如，图必须表示为邻接矩阵，流形必须离散化为网格或点云。
这种预处理可能会给数据带来错误或偏差，从而影响模型的性能。开发更好的方法来表示和预处理几何数据是一个重要的研究领域。
缺乏标准化工具和库
虽然在开发几何深度学习模型方面取得了重大进展，但仍然缺乏用于实现这些模型的标准化工具和库。许多研究人员开发了自己的自定义实现，这使得重现结果或比较不同模型变得困难。
我们正在努力开发更多标准化库，例如 PyTorch Geometric 和 DGL（深度图库），但这一领域仍有很多工作要做。
可解释性和可解释性
与许多深度学习模型一样，可解释性和可解释性是几何深度学习的主要挑战。虽然这些模型可以在广泛的任务中取得令人印象深刻的性能，但通常很难理解它们是如何得出预测的。这在医疗保健或金融等领域尤其成问题，在这些领域，错误预测的后果可能会很严重。
开发更多可解释和可解释的几何深度学习模型是一个重要的研究领域，并且已经提出了多种技术（例如注意力机制和显着性图）来解决这个问题。
7.几何深度学习的未来方向
几何计算硬件的进步
几何深度学习未来最令人兴奋的方向之一是开发用于几何计算的专用硬件。当前的硬件（例如 GPU 和 TPU）针对网格状数据（例如图像或序列）进行了优化，但对于非欧几里得数据（例如图形或流形）效率较低。
研究人员正在探索新的硬件架构，例如张量处理单元 (TPU) 和量子处理器，这可以显着提高几何深度学习模型的效率。这些进步可以使几何深度学习扩展到更大的数据集和更复杂的任务。
与量子计算集成
另一个令人兴奋的未来方向是几何深度学习与量子计算的集成。量子计算机有潜力解决某些类型的问题，例如基于图的问题，比经典计算机更有效。通过将量子计算的力量与几何深度学习的灵活性相结合，研究人员可以在密码学、药物发现和优化等领域开启新的可能性。
现实世界应用：医疗保健、气候科学等
随着几何深度学习的不断成熟，我们预计会在各个行业看到更多的实际应用。例如，在医疗保健领域，几何深度学习可用于对蛋白质结构进行建模或预测疾病的传播。在气候科学中，它可用于模拟地球大气层或预测气候变化的影响。
这些应用程序有可能对社会产生重大影响，但它们也面临挑战，例如确保这些技术的道德使用以及解决偏见和公平问题。
几何模型中的道德考虑和偏见
与所有机器学习模型一样，几何深度学习中必须解决一些重要的道德考虑因素。主要问题之一是偏见问题。与所有机器学习模型一样，几何深度学习模型的好坏取决于它们所训练的数据。如果训练数据有偏差，模型的预测也会有偏差。
研究人员正在积极开发技术来减轻几何深度学习模型中的偏差，例如公平意识学习和对抗性去偏差。然而，这仍然是一个重要的研究领域，特别是当几何深度学习模型应用于医疗保健和刑事司法等敏感领域时。
8.结论
几何深度学习代表了机器学习领域的重大进步，提供了对复杂的非欧几里得数据进行建模的新方法。通过结合对称性、不变性和等变性等几何原理，GDL 模型可以在从 3D 对象识别到药物发现的各种任务上取得更好的性能。
但是，仍然有许多挑战需要解决，包括可扩展性、数据表示和可解释性问题。随着研究人员不断开发更高效的算法和硬件，以及标准化工具和库变得更加广泛使用，我们预计未来会看到更令人兴奋的几何深度学习应用。
几何深度学习的潜在影响是巨大的，其应用领域包括医疗保健、气候科学、机器人和量子计算等。通过释放几何的力量，GDL 有潜力彻底改变我们处理复杂数据的方式，并解决我们这个时代一些最紧迫的挑战。
以上是几何深度学习：原理、应用和未来方向的深入探索的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
