Ваши данные — это паутина связей? Пора познакомиться с графовыми нейронными сетями

Знакомо чувство, когда смотришь на данные и понимаешь, что вся соль — не в самих объектах, а в том, как они связаны между собой? Вот вы анализируете пользователей соцсети. Сами по себе возраст, город и любимая музыка — это хорошо. Но настоящая магия начинается, когда видишь, кто с кем дружит, кому ставит лайки и в каких группах сидит. Эти связи рисуют картину куда более точную, чем любая анкета. Или взгляните на молекулу — это же идеальный граф, где атомы связаны прочными ребрами-связями. Предсказать свойства вещества, глядя только на список атомов, — все равно что пытаться понять сюжет книги, читая только алфавитный указатель.

В этой статье:

• Графы вокруг нас: от друзей в Facebook до белков в организме
• Как GNN думают: философия передачи сообщений
• Архитектуры, которые стоит знать: GCN, GAT и компания
• Ловушки на пути: с чем придётся столкнуться
• Строим свою первую GNN: практика на Python с Cora
• Инструментарий: чем вооружиться для битвы с графами
• И что дальше? Куда движется мир графового обучения

Долгое время машинное обучение с трудом справлялось с такими «социальными» данными. Нейросети для изображений, текстов и таблиц работают отлично, но требуют данных фиксированной размерности и структуры. А как подать на вход нейросети граф, где у каждой вершины разное количество соседей, и где важен не порядок, а именно структура связей? Можно, конечно, превратить граф в вектор, но при этом безвозвратно теряется его душа — топология.

И тут на сцену выходят графовые нейронные сети (GNN). Это не просто очередной модный алгоритм, а принципиально иной подход. Если обычная нейросеть учится на отдельных изолированных точках данных, то GNN учится на целых мирах, где всё взаимосвязано. Они не обрабатывают графы, они живут внутри них, передавая сообщения по рёбрам и собирая слухи от дальних соседей. И знаете что? Это работает невероятно эффективно.

Графы вокруг нас: от друзей в Facebook до белков в организме

Давайте сразу отбросим скучное определение из учебника. Граф — это просто способ сказать, что между объектами есть какие-то отношения. Вершины (или узлы) — это ваши объекты (пользователи, статьи, атомы, белки). Рёбра — это связи между ними (дружба, цитирование, химическая связь, взаимодействие).

Вот несколько мест, где графы прячутся на виду:

• Социальные сети и рекомендации: Классика жанра. Вы — вершина. Ваши друзья, подписки, лайки — рёбра. Рекомендация нового друга или поста — это предсказание нового ребра в этом графе. Именно на таких задачах взлетела популярность GNN.
• Научные citation-графы: Статьи (вершины) ссылаются друг на друга (рёбра). Задача — предсказать тему статьи или найти следующие важные работы. Знаменитые датасеты Cora, Citeseer и Pubmed — отсюда.
• Химия и биоинформатика: Молекула — это граф. Предсказание токсичности, биологической активности или свойств материала — задача классификации всего графа. Разработка новых лекарств сегодня немыслима без GNN.
• Транспортные и коммуникационные сети: Станции метро, серверы интернета, узлы электросети. GNN могут предсказывать нагрузку, находить уязвимые места и оптимизировать потоки.

По сути, если ваши данные можно представить фразой «кто с кем связан и как», значит, вы имеете дело с графом. И обычные методы анализа, скорее всего, не используют весь ваш потенциал.

Как GNN думают: философия передачи сообщений

Представьте себе маленький городок, где все друг друга знают. Новость о приезде цирка не просто появляется на доске объявлений. Соседка тёти Маши рассказывает об этом в магазине, продавец передаёт покупателю, а тот, вернувшись домой, говорит жене. Через пару часов весь город в курсе, хотя официальных каналов не было. Информация «распространилась» по социальным связям.

Графовые нейронные сети работают ровно по такому же принципу. Это называется нейронное распространение сообщений (Neural Message Passing).

Вот как это происходит, шаг за шагом:

1. У каждого узла есть своё «состояние» — это числовой вектор (эмбеддинг), который изначально может быть просто признаковым описанием объекта (например, вектор слов статьи в Cora).
2. На каждом слое (или итерации) сети узлы общаются с соседями. Они «отправляют сообщения» — передают информацию о своём текущем состоянии по рёбрам.
3. Каждый узел «агрегирует» сообщения от всех соседей. Это ключевой момент. Как собрать воедино информацию от пяти, десяти или ста соседей? Можно просто сложить их векторы, усреднить, взять максимум или использовать более хитрые обучаемые функции. Этот шаг должен быть инвариантен к перестановке — то есть неважно, в каком порядке пришли сообщения от Ани, Бори и Василия, результат агрегации должен быть одинаковым.
4. Узел обновляет своё состояние, комбинируя своё старое состояние с агрегированной информацией от соседей. Для этого используют небольшую нейронную сеть (например, полносвязный слой).

После одного такого цикла узел знает не только о себе, но и о своих непосредственных соседях. После второго слоя в его состоянии появляется информация о соседях соседей (друзьях друзей). Чем больше слоёв в GNN, тем на большее «расстояние» по графу распространяется информация.

Проще говоря, GNN — это машина слухов. Каждый слой позволяет слухам пройти на один шаг дальше. А на выходе мы получаем «просвещённые» представления узлов, которые знают о своём окружении всё (или почти всё).

Архитектуры, которые стоит знать: GCN, GAT и компания

Идея распространения сообщений породила целое семейство архитектур. Они отличаются в деталях: как именно агрегировать и как обновлять. Давайте пробежимся по самым популярным.

• Graph Convolutional Network (GCN) — это, пожалуй, «Hello, World!» в мире GNN. Свёртка в GCN — это по сути взвешенное усреднение состояний соседей с учётом степеней вершин (сколько у кого связей). Формула выглядит пугающе, но смысл прост: информация от популярной вершины с кучей связей «размазывается» и значит меньше, чем тихое, но важное сообщение от узкого специалиста. Идеально для начала.
• Graph Attention Network (GAT) — это GNN с характером. Здесь вводится механизм внимания. Узел не просто тупо усредняет сообщения всех соседей. Он «смотрит» на каждого соседа и решает: «О, сообщение от Васи очень важное, умножу его на 0.9. А вот от Петра — ерунда, коэффициент 0.1». Эти коэффициенты внимания обучаются. GAT умеет фокусироваться на самом важном, что делает его очень мощным.
• GraphSAGE (Sample and AggregatE) — это ответ на проблему гигантских графов (например, весь Facebook). Вместо того чтобы опрашивать всех соседей (а их могут быть тысячи), GraphSAGE случайно выбирает лишь небольшую выборку. Это делает обучение невероятно быстрым и позволяет работать с графами, которые не помещаются в память целиком.
• GIN (Graph Isomorphism Network) — теоретически обоснованная архитектура, которая, как доказано, обладает максимальной «выразительной силой» среди GNN на основе сообщений. Если две разные структуры графа различимы для известного алгоритма (теста Вейсфейлера-Лемана), то GIN сможет это уловить и выдать для них разные представления.

Ловушки на пути: с чем придётся столкнуться

Как и любая мощная технология, GNN не лишена подводных камней. О двух главных стоит знать заранее.

1. Чрезмерное сглаживание (Over-smoothing). Это бич глубоких GNN. Вспомните про «машину слухов». Что происходит с новостью, которую передают из уст в уста в большом городе? Через 100 передач она искажается до неузнаваемости, а главное — у всех жителей становится одна и та же, усреднённая версия. Так и в GNN: после множества слоёв распространения представления всех узлов в плотно связанном графе становятся очень похожими. Всё индивидуальное стирается. Из-за этого GNN редко бывают очень глубокими (как ResNet со 100 слоями). Обычно хватает 2-4 слоёв. Борются с этим специальными техниками: skip-connections (прямые связи между слоями, как в ResNet), остаточными блоками, нормализацией.

2. Неоднородность графа. В реальных графах связи бывают разными. В графе знаний есть разные типы отношений («работает в», «друг», «родитель»). В молекуле связи — одинарные, двойные, тройные. Наивная GNN ко всем относится одинаково. Решение — использовать разные веса для разных типов рёбер или перейти к более сложным гетерогенным GNN.

Строим свою первую GNN: практика на Python с Cora

Хватит теории, давайте к коду! Самый быстрый способ прочувствовать GNN — решить классическую задачу классификации узлов на датасете Cora. Это граф из 2708 научных статей по машинному обучению (узлы), связанных 5429 цитатами (рёбра). Каждая статья представлена бинарным вектором из 1433 слов, а её тема относится к одному из 7 классов.

Задача: зная часть разметки, предсказать тему для всех статей. Идеальный полигон для GNN.

Раньше для этого пришлось бы вручную писать распространение сообщений. Сегодня есть отличные библиотеки. Мы воспользуемся подходом, похожим на туториал, но с современными инструментами. Для примера возьмём PyTorch Geometric (PyG) — один из самых популярных фреймворков.

Вот как выглядит основной каркас:

import torch
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GCNConv

# Загружаем данные
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
data = dataset[0] # Вся информация о графе: признаки, рёбра, метки

# Определяем простую модель GCN
class GCN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16) # Первый свёрточный слой
self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes) # Второй слой на выход

def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = torch.relu(x)
x = torch.dropout(x, p=0.5, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return torch.log_softmax(x, dim=1)

model = GCN()

Всего 20 строк — и у вас есть рабочая графовая сеть! GCNConv из PyG скрывает внутри всю сложность расчётов. Обучается эта модель так же, как и любая другая нейросеть в PyTorch, с помощью оптимизатора и функции потерь. После пары сотен эпох точность на тестовой выборке легко превысит 80%.

Хотите GAT вместо GCN? Просто замените GCNConv на GATConv. Хотите поработать с большим графом — используйте NeighborLoader для субдискретизации. Библиотека берёт на себя всю тяжёлую работу с разреженными матрицами и эффективными вычислениями.

Инструментарий: чем вооружиться для битвы с графами

Выбор фреймворка — дело вкуса и задачи.

• PyTorch Geometric (PyG): Фактический стандарт для исследований. Гибкий, быстрый, с огромным количеством реализованных моделей и датасетов. Идеален, если вы хотите экспериментировать с архитектурами.
• Deep Graph Library (DGL): Другой гигант, поддерживающий и PyTorch, и TensorFlow. Славится очень эффективным ядром для вычислений на графах. Отличный выбор для промышленных задач и очень больших графов.
• Spektral (для TensorFlow/Keras): Если вы фанат TensorFlow, то это ваш выбор. Позволяет строить GNN, используя знакомый Keras-like API.
• Библиотеки для работы с графами: networkx — для анализа и визуализации графов, stellargraph — для продвинутых алгоритмов на графах, включая GNN.

Начинающим я бы посоветовал стартовать с PyTorch Geometric и датасета Cora. Это даст быстрый и наглядный результат.

И что дальше? Куда движется мир графового обучения

GNN — не панацея, но это прорывной инструмент для целого класса задач. Сегодня они активно развиваются в нескольких направлениях:

Глубокие GNN: Учёные ищут способы строить действительно глубокие сети без over-smoothing, чтобы захватывать ещё более глобальный контекст.

Генеративные модели на графах: Создание новых молекул с заданными свойствами, проектирование оптимальных структур материалов или даже генерация реалистичных социальных сетей для тестирования алгоритмов.

Временные GNN: Графы, которые меняются со временем (например, динамика соцсети). Предсказание того, как будет эволюционировать сеть, — задача следующего уровня сложности.

Объединение с другими архитектурами: Гибриды GNN и трансформеров (Graph Transformers) уже показывают феноменальные результаты, позволяя моделировать ещё более сложные зависимости.

Так что если ваши данные напоминают сложную сеть взаимосвязей, не пытайтесь втиснуть их в таблицу Excel. Дайте им шанс остаться графом. Возьмите PyTorch Geometric, загрузите датасет Cora и запустите простую GCN. Увидев, как из хаоса связей рождаются чёткие предсказания, вы уже не сможете смотреть на данные по-старому. Это тот самый момент, когда сложная математика превращается в магию, которая решает реальные проблемы. А разве не ради этого мы всё это затеяли?