Que sont les Réseaux de Neurones sur Graphes (GNN) ?

Les Réseaux de Neurones sur Graphes (GNN) sont une classe puissante de réseaux de neurones spécifiquement conçus pour effectuer de l’apprentissage automatique sur des données structurées en graphes. Contrairement aux types de données traditionnels comme les images (grilles de pixels) ou le texte (séquences de mots), une grande partie des données mondiales est interconnectée, des réseaux sociaux et transactions financières aux structures moléculaires et systèmes de transport. Les GNN excellent dans la résolution de problèmes sur ces données relationnelles en apprenant directement des connexions et des relations entre les entités.

L’idée centrale derrière les GNN est la propagation de messages, où les nœuds du graphe échangent itérativement des informations avec leurs voisins. Ce processus permet à chaque nœud de construire une compréhension riche et contextuelle de sa position au sein du graphe. Après plusieurs tours de propagation de messages, les représentations de nœuds résultantes peuvent être utilisées pour diverses tâches comme la prédiction des propriétés des nœuds (par exemple, identifier les intérêts d’un utilisateur), la prédiction de liens (par exemple, recommander un nouvel ami), ou la classification du graphe entier (par exemple, déterminer si une molécule est toxique). Des bibliothèques comme PyTorch Geometric (PyG) rendent la construction et l’entraînement de ces modèles complexes accessibles aux développeurs.

Fonctionnalités Clés

Apprentissage Relationnel : Les GNN sont intrinsèquement conçus pour modéliser et apprendre à partir des relations et de la structure au sein des données de graphe, ce que les modèles traditionnels ont du mal à faire.
Invariant aux Permutations : Le résultat d’un GNN est indépendant de l’ordre dans lequel les nœuds sont traités, ce qui est une propriété naturelle des données de graphe.
Entraînement de Bout en Bout : Les GNN peuvent être entraînés de bout en bout pour diverses tâches basées sur les graphes, y compris la classification de nœuds, la classification de graphes et la prédiction de liens.
Compositionnalité : Les couches GNN peuvent être empilées pour créer des modèles profonds, leur permettant de capturer des informations à partir de voisinages de plus en plus grands autour de chaque nœud.
Scalabilité : Les frameworks GNN modernes comme PyTorch Geometric sont hautement optimisés et peuvent s’adapter à des graphes avec des millions, voire des milliards de nœuds et d’arêtes.

Cas d’Usage

Analyse de Réseaux Sociaux : Identification de communautés, détection d’utilisateurs influents et prédiction de nouvelles connexions ou amitiés.
Systèmes de Recommandation : Alimentation de moteurs de recommandation (par exemple, pour des produits, des films ou de la musique) en modélisant les relations entre les utilisateurs et les articles.
Découverte de Médicaments & Chimie : Prédiction des propriétés moléculaires, découverte de nouveaux candidats-médicaments et compréhension des interactions protéiques en traitant les molécules comme des graphes.
Détection de Fraude : Identification d’activités frauduleuses complexes dans les réseaux de transactions financières en repérant des schémas et des connexions anormaux.
Prévision du Trafic : Prédiction du flux de trafic et des temps de trajet en modélisant les réseaux routiers comme des graphes avec des caractéristiques dynamiques.

Pour Commencer

Voici un exemple “Hello World” pour les GNN utilisant la populaire bibliothèque PyTorch Geometric. Ce code entraîne un simple Réseau Convolutionnel sur Graphe (GCN) pour effectuer une classification de nœuds sur l’ensemble de données Cora, une référence standard pour les réseaux de citations.

Assurez-vous d’abord d’avoir installé PyTorch et PyG : ```bash

Installez d’abord PyTorch

pip install torch

Installez PyTorch Geometric

pip install torch-geometric

Maintenant, vous pouvez définir et entraîner votre modèle GNN : ```python import torch import torch.nn.functional as F from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.nn import GCNConv

Charger l’ensemble de données Cora

dataset = Planetoid(root=’/tmp/Cora’, name=’Cora’) data = dataset[0]

Définir un modèle GCN simple

class GCN(torch.nn.Module): def init(self): super().init() # Première couche GCN : caractéristiques d’entrée -> 16 caractéristiques cachées self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16) # Deuxième couche GCN : 16 caractéristiques cachées -> nombre de classes self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)

def forward(self, data):
    x, edge_index = data.x, data.edge_index

    x = self.conv1(x, edge_index)
    x = F.relu(x)
    x = F.dropout(x, training=self.training)
    x = self.conv2(x, edge_index)

    return F.log_softmax(x, dim=1)

Configuration pour l’entraînement

device = torch.device(‘cuda’ if torch.cuda.is_available() else ‘cpu’) model = GCN().to(device) data = data.to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=5e-4)

Boucle d’entraînement

model.train() for epoch in range(200): optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 20 == 0: print(f’Époque {epoch}, Perte: {loss.item():.4f}’)

Évaluer le modèle

model.eval() pred = model(data).argmax(dim=1) correct = (pred[data.test_mask] == data.y[data.test_mask]).sum() acc = int(correct) / int(data.test_mask.sum()) print(f’Précision sur l'ensemble de test: {acc:.4f}’)

Tarification

Les Réseaux de Neurones sur Graphes sont une architecture de modèle open-source. Le coût principal associé à leur utilisation est celui des ressources de calcul (CPU/GPU) nécessaires pour l’entraînement et l’inférence, en particulier sur de très grands graphes. Les bibliothèques comme PyTorch Geometric, DGL et Spektral sont gratuites et disponibles sous des licences open-source permissives comme la licence MIT.

Réseaux de Neurones sur Graphes (GNN)