بررسی ترانسفورمرهای گراف: معماری، نظریه‌ها و کاربردها

ترانسفورمرهای گراف (GTs) کلاسی از مدل‌های شبکه عصبی هستند که نقاط قوت یادگیری گراف و معماری ترانسفورمر را برای رفع چالش‌ها در پردازش داده‌های ساختار یافته گراف ترکیب می‌کنند. A Survey of Graph Transformers: Architectures, Theories, and Applications مروری جامع از تکامل، قابلیت‌ها و کاربردهای آنها ارائه می‌دهد. در زیر یک مرور کلی وجود دارد:

 

  معماری ترانسفورمرهای گراف

(1) اجزای اصلی:

 - نشانه‌گذاری گراف: عناصر گراف (گره‌ها، لبه‌ها، زیرگراف‌ها) را به نشانه‌های ورودی برای ترانسفورمر تبدیل می‌کند.

 - رمزگذاری موقعیتی: اطلاعات ساختاری (مثلاً موقعیت یا فواصل گره‌ها) را برای ارائه زمینه برای مدل رمزگذاری می‌کند.

 - توجه آگاه به ساختار: مکانیسم توجه به خود را برای در نظر گرفتن روابط خاص گراف مانند وزن مجاورت یا لبه افزایش می‌دهد.

 - مجموعه‌های مدل: چندین مدل ترانسفورمر را ترکیب می‌کند یا آنها را با معماری‌های دیگر (به عنوان مثال، GNN) برای کارایی بهبود می‌بخشد.

(2) تاکسونومی: GTها بر اساس عمق، مقیاس‌پذیری، استراتژی‌های قبل از آموزش و ادغام سوگیری‌های گراف استقرایی دسته‌بندی می‌شوند.

(3) مزایا نسبت به GNNها: GTها محدودیت‌هایی مانند over-smoothing و over-squashing در شبکه‌های عصبی گراف (GNN) را برطرف می‌کنند که بیانگر و مقیاس‌پذیری بهتری را امکان‌پذیر می‌کند.

مبانی نظری

(1) بیانگر:

 - GTها قدرت بیان قوی در گرفتن ساختارهای گراف محلی و سراسری نشان می‌دهند.

 - آنها در کارهایی که نیاز به مدل‌سازی وابستگی دوربرد دارند، از بسیاری از GNNهای پیشرفته بهتر عمل می‌کنند.

(2) مقایسه با مدل‌های دیگر: GT‌ها بایاس‌های القایی خاص گراف را مؤثرتر از ترانسفورمرهای سنتی ادغام می‌کنند و آنها را برای کارهای پیچیده گراف مناسب می‌سازد.

برنامه‌های کاربردی

گراف ترانسفورمر با موفقیت در دامنه‌های مختلف اعمال شده است:

(1) حوزه‌های علمی:

 - داده های مولکولی و پروتئینی: پیش بینی خواص مولکولی یا تاخوردگی پروتئین.

 - علم مواد: مدل‌سازی خواص مواد برای کشف.

(2) مراقبت‌های بهداشتی: تجزیه و تحلیل شبکه مغز برای تشخیص اختلالات با استفاده از ترانسفورمرهای گراف پویا.

(3) زبان و چشم‌انداز: پردازش داده‌های چندوجهی با ترکیب زبان طبیعی و گراف‌های بصری.

(4) شبکه‌های ترافیک: بهینه‌سازی جریان ترافیک با تجزیه و تحلیل شبکه‌های جاده‌ای.

(5) وظایف گراف عمومی: پیش‌بینی‌های سطح گره، سطح لبه و سطح گراف در شبکه‌های اجتماعی، گراف‌های دانش و سیستم‌های توصیه.

 

چالش‌ها

(1) مقیاس‌پذیری و کارایی: به دلیل پیچیدگی درجه دوم در مکانیسم‌های توجه به خود، پردازش گراف‌های مقیاس بزرگ از نظر محاسباتی گران است.

(2) تعمیم و استحکام: اطمینان از تعمیم مدل‌ها به خوبی در مجموعه داده‌های متنوع در حالی که نسبت به داده‌های پر سر و صدا یا ناقص قوی هستند.

(3) گراف‌های پویا و پیچیده: سازگاری با گراف‌های در حال تکامل با ساختارهای پویا یا اجزای ناهمگن.

(4) تفسیرپذیری: بهبود قابلیت توضیح پیش‌بینی‌های انجام‌شده توسط GT برای قابلیت اطمینان در کاربردهای حیاتی بسیار مهم است.

(5) کیفیت و تنوع داده‌ها: پرداختن به مسائل با مجموعه داده‌های مغرضانه یا ناکافی برای آموزش.

مسیرهای آینده

(1) توسعه معماری‌های سبک وزن برای بهبود مقیاس‌پذیری بدون به خطر انداختن عملکرد.

(2) افزایش قابلیت تفسیر از طریق ابزارهای تجسم بهتر و تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل توضیح.

(3) ادغام GTها با سایر روش‌ها (به عنوان مثال، متن، تصاویر) برای کاربردهای گسترده‌تر.

(4) بررسی استراتژی‌های پیش آموزش متناسب با وظایف خاص گراف.

(5) بررسی مدل‌های الهام گرفته شده از بیولوژیکی مانند ترانسفورمرهای گراف مغزی قابل قبول بیولوژیکی برای کاربردهای علوم اعصاب.

نتیجه‌گیری

ترانسفورمرهای گراف با غلبه بر محدودیت‌های GNN و گسترش قابلیت‌های ترانسفورمرهای سنتی به داده‌های ساخت‌یافته، پیشرفت قابل‌توجهی در یادگیری بازنمایی گراف نشان می‌دهند. تطبیق‌پذیری آنها در برنامه‌های علمی، پزشکی و صنعتی پتانسیل تحول آفرین آنها را برجسته می‌کند، اگرچه چالش‌هایی مانند مقیاس‌پذیری و تفسیرپذیری همچنان حوزه‌های فعال تحقیقاتی هستند.

https://arxiv.org/pdf/2502.16533