Ce este rețeaua de izomorfism de graf (GIN)?

Rețeaua de Izomorfism de Graf (GIN) este un tip de rețea neuronală de graf (GNN) proiectată pentru a diferenția eficient grafurile. GIN se bazează pe ideea că arhitectura sa poate aproxima puterea testului de izomorfism de grafuri (testul Weisfeiler-Lehman), ceea ce o face foarte expresivă.

Ideea principală a GIN este agregarea caracteristicilor nodurilor vecine prin sumare și aplicarea ulterioară a unui perceptron multicameral (MLP). Acest lucru permite rețelei să distingă mai bine structurile grafurilor comparativ cu alte metode de agregare (de exemplu, media).

Exemplu de formulă pentru actualizarea caracteristicilor nodului v:

h_v^{(k)} = MLP^{(k)} \left( (1 + \epsilon^{(k)}) \cdot h_v^{(k-1)} + \sum_{u \in N(v)} h_u^{(k-1)} \right)

unde:

• (h_v^{(k)}) sunt caracteristicile nodului v la stratul k,
• (N(v)) este mulțimea vecinilor nodului v,
• (\epsilon^{(k)}) este un parametru antrenabil,
• MLP este un perceptron multicameral.

Prin urmare, GIN este eficient pentru sarcini în care este important să se distingă diferențe subtile structurale între grafuri.