Простое применение графовой нейронной сети и моделирования MATLAB
Графовая нейронная сеть (сокращенно GNN) — это модель глубокого обучения, используемая для обработки графовых данных. Он имеет возможность выполнять обучение представлению и прогнозирование данных графа на уровне узла и уровне графа. В этой статье будет представлено простое применение графовой нейронной сети и предоставлен код моделирования MATLAB.
В графовых нейронных сетях графы представлены как структуры, состоящие из узлов и ребер. Каждый узел имеет вектор признаков, а ребра фиксируют отношения между узлами. Цель GNN — изучить представление узлов и графов для выполнения таких задач, как классификация узлов, прогнозирование связей и классификация графов.
Вот простой пример применения графовой нейронной сети: использование GNN для классификации пользователей в социальной сети. В этом примере мы попытаемся классифицировать пользователей на разные группы на основе их социальных отношений друг с другом.
Сначала нам нужно подготовить данные. Предположим, у нас есть граф социальной сети, содержащий N пользователей и E социальных связей. Каждый пользовательский узел имеет вектор признаков, который представляет атрибуты пользователя, такие как возраст, пол, интересы и т. д. У нас также есть вектор меток, который представляет группу, к которой принадлежит каждый пользователь.
Далее мы используем MATLAB для реализации простой модели нейронной сети на графе. Сначала нам нужно импортировать необходимые библиотеки:
import matlab.graph.*;
import matlab.internal.math.*;
import matlab