Aplicación sencilla de red neuronal gráfica y simulación MATLAB.
Graph Neural Network (GNN para abreviar) es un modelo de aprendizaje profundo que se utiliza para procesar datos de gráficos. Tiene la capacidad de realizar aprendizaje de representación y predicción de datos de gráficos a nivel de nodo y nivel de gráfico. Este artículo presentará la aplicación simple de la red neuronal gráfica y proporcionará código de simulación MATLAB.
En las redes neuronales de gráficos, los gráficos se representan como estructuras compuestas de nodos y aristas. Cada nodo tiene un vector de características y los bordes capturan las relaciones entre los nodos. El objetivo de GNN es aprender la representación de nodos y gráficos para realizar tareas como clasificación de nodos, predicción de enlaces y clasificación de gráficos.
A continuación se muestra un ejemplo simple de una aplicación de red neuronal gráfica: usar GNN para clasificar usuarios en una red social. En este ejemplo, intentaremos clasificar a los usuarios en diferentes grupos según sus relaciones sociales entre sí.
Primero, necesitamos preparar los datos. Supongamos que tenemos un gráfico de red social que contiene N usuarios y E relaciones sociales. Cada nodo de usuario tiene un vector de características que representa los atributos del usuario, como edad, sexo, intereses, etc. También tenemos un vector de etiqueta que representa el grupo al que pertenece cada usuario.
A continuación, utilizamos MATLAB para implementar un modelo de red neuronal gráfico simple. Primero, necesitamos importar las bibliotecas requeridas:
import matlab.graph.*;
import matlab.internal.math.*;
import matlab