tag CizgeSinirAgi

Bu sayfada CizgeSinirAgi etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

GNN (Graph Neural Network — Çizge Sinir Ağı), düğümler (nodes) ve kenarlar (edges) ile temsil edilen graf yapısındaki veriler üzerinde çalışmak üzere tasarlanmış derin öğrenme mimarileridir. Görüntülerdeki piksel ızgarası veya metindeki dizi yapısının aksine, graflar değişken boyutlardaki düzensiz yapıları doğal olarak ifade edebilir: sosyal ağlar, moleküler yapılar, bilgi grafikleri (knowledge graphs) ve öneri sistemleri bu yapıların başlıca örnekleridir. GNN'lerin temel çalışma mekanizması mesaj geçişi (message passing) adı verilen yinelemeli bir süreçtir. Her katmanda her düğüm, komşu düğümlerden "mesaj" toplayarak kendi temsilini günceller; birden fazla katman uygulandığında her düğüm giderek daha uzak komşuların bilgisini kümüle etmiş olur. Böylece düğümün yerel yapısal konumu ve komşu özellikleri bir arada öğrenilmiş gömmeler (embeddings) halinde kodlanır. GNN'nin önemli türleri arasında Graf Evrişim Ağları (GCN), Graf Dikkat Ağları (GAT) ve GraphSAGE sayılabilir. GCN'ler, evrişim işlemini graflar üzerine genelleştirirken GAT'lar her kenar için ayrı bir dikkat katsayısı öğrenerek farklı komşulara farklı ağırlık verir. GraphSAGE ise ölçeklenebilir büyük graf öğrenmesi için düğüm komşuluklarını örnekleyerek çalışır. 2026 itibarıyla GNN'ler; ilaç keşfi (moleküler etkileşim tahmini), trafik akışı tahmini, sahtekârlık tespiti ve öneri sistemi sıralaması gibi alanlarda aktif olarak kullanılmaktadır. Transformer mimarisi ile GNN'yi birleştiren hibrit yaklaşımlar (Graph Transformer) de giderek yaygınlaşmaktadır.

account_tree

GNN (Çizge Sinir Ağı) (GNN (Çizge Sinir Ağı))

GNN (Graph Neural Network — Çizge Sinir Ağı), düğümler (nodes) ve kenarlar (edges) ile temsil edilen graf yapısındaki veriler üzerinde çalışmak üzere tasarlanmış derin öğrenme mimarileridir. Görüntülerdeki piksel ızgarası veya metindeki dizi yapısının aksine, graflar değişken boyutlardaki düzensiz yapıları doğal olarak ifade edebilir: sosyal ağlar, moleküler yapılar, bilgi grafikleri (knowledge graphs) ve öneri sistemleri bu yapıların başlıca örnekleridir. GNN'lerin temel çalışma mekanizması mesaj geçişi (message passing) adı verilen yinelemeli bir süreçtir. Her katmanda her düğüm, komşu düğümlerden "mesaj" toplayarak kendi temsilini günceller; birden fazla katman uygulandığında her düğüm giderek daha uzak komşuların bilgisini kümüle etmiş olur. Böylece düğümün yerel yapısal konumu ve komşu özellikleri bir arada öğrenilmiş gömmeler (embeddings) halinde kodlanır. GNN'nin önemli türleri arasında Graf Evrişim Ağları (GCN), Graf Dikkat Ağları (GAT) ve GraphSAGE sayılabilir. GCN'ler, evrişim işlemini graflar üzerine genelleştirirken GAT'lar her kenar için ayrı bir dikkat katsayısı öğrenerek farklı komşulara farklı ağırlık verir. GraphSAGE ise ölçeklenebilir büyük graf öğrenmesi için düğüm komşuluklarını örnekleyerek çalışır. 2026 itibarıyla GNN'ler; ilaç keşfi (moleküler etkileşim tahmini), trafik akışı tahmini, sahtekârlık tespiti ve öneri sistemi sıralaması gibi alanlarda aktif olarak kullanılmaktadır. Transformer mimarisi ile GNN'yi birleştiren hibrit yaklaşımlar (Graph Transformer) de giderek yaygınlaşmaktadır.

arrow_forward