DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

导语

DeepMind近日开源了内部的Graph Nets库,用于在TensorFlow中构建简单而强大的关系推理网络。“图网络”由DeepMind、谷歌大脑、MIT等27位研究者提出,由于其支持关系推理和组合泛化的优势,引起大量关注。

来源:新智元

DeepMind提出的简单而强大的关系推理网络“graph network”终于开源了!

今年6月,由DeepMind、谷歌大脑、MIT 和爱丁堡大学等公司和机构的 27 位科学家共同发表了一篇论文Relational inductive biases, deep learning, and graph networks,提出了图网络(graph network)的概念。“让深度学习也能因果推理”,这篇论文引起了业内的大量关注。

对这篇论文的具体阐述,请阅读这篇报道文章:

【CNN已老,GNN来了】DeepMind、谷歌大脑、MIT等27位作者重磅论文,图网络让深度学习也能因果推理

简单的说,图网络(graph network)是将graph作为输入,并返回graph作为输出的神经网络。输入图具有edge-(E), node-(V), 和global-level(u) 的属性。输出图具有相同的结构,但更新了属性。 Graph networks是更广泛的“graph neural networks”家族的一部分 (Scarselli et al., 2009)。

这篇论文里,作者详细解释了他们的“图网络”。图网络(GN)的框架定义了类用于图形结构表示的关系推理的函数。GN 框架概括并扩展了各种的图神经网络、MPNN、以及 NLNN 方法,并支持从简单的构建块(building blocks)来构建复杂的结构。

GN 框架的主要计算单元是GN block,即 “graph-to-graph” 模块,它将 graph 作为输入,对结构执行计算,并返回 graph 作为输出。如下面的 Box 3 所描述的,entity 由 graph 的节点(nodes),边的关系(relations)以及全局属性(global attributes)表示。

DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

论文中对“graph”的定义

论文作者用 “graph” 表示具有全局属性的有向(directed)、有属性(attributed)的 multi-graph。一个节点(node)表示为DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部,一条边(edge)表示为DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部,全局属性(global attributes)表示为uDeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部表示发送方(sender)和接收方(receiver)节点的指标(indices)。具体如下:

  • Directed:单向,从 “sender” 节点指向 “receiver” 节点。

  • Attribute:属性,可以编码为矢量(vector),集合(set),甚至另一个图(graph)

  • Attributed:边和顶点具有与它们相关的属性

  • Global attribute:graph-level 的属性

  • Multi-graph:顶点之间有多个边

GN 框架的 block 的组织强调可定制性,并综合表示所需关系归纳偏置(inductive biases)的新架构。

DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

论文:

Relational inductive biases, deep learning, and graph networks

地址:

https://arxiv.org/pdf/1806.01261.pdf

图网络为什么重要?

康纳尔大学数学博士/MIT博士后Seth Stafford则认为,图神经网络(Graph NNs)可能解决图灵奖得主Judea Pearl指出的深度学习无法做因果推理的核心问题。

DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

Judea Pearl

图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pearl,在ArXiv发布了他的论文机器学习理论障碍与因果革命七大火花》,论述当前机器学习理论局限,并给出来自因果推理的7大启发。Pearl指出,当前的机器学习系统几乎完全以统计学或盲模型的方式运行,不能作为强AI的基础。他认为突破口在于“因果革命”,借鉴结构性的因果推理模型,能对自动化推理做出独特贡献。

如何解决这个问题?DeepMind认为,要从“图网络”入手。

现在,这篇重磅论文的开源软件库终于发布了!可以用于在TensorFlow和Sonnet中构建Graph Nets。

在TensorFlow中

构建Graph Nets

DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

安装

Graph Nets库可以从pip安装。

此安装与Linux/Mac OS X以及Python 2.7和3.4+兼容。

要安装库,请运行:

1$pipinstallgraph_nets

用例

以下代码用于构建一个简单的graph net模块,并将其与数据连接。

1importgraph_netsasgn 2importsonnetassnt 3 4#Provideyourownfunctionstogenerategraph-structureddata. 5input_graphs=get_graphs() 6 7#Createthegraphnetwork. 8graph_net_module=gn.modules.GraphNetwork( 9edge_model_fn=lambda:snt.nets.MLP([32,32]),10node_model_fn=lambda:snt.nets.MLP([32,32]),11global_model_fn=lambda:snt.nets.MLP([32,32]))1213#Passtheinputgraphstothegraphnetwork,andreturntheoutputgraphs.14output_graphs=graph_net_module(input_graphs)

Jupyter notebooks 演示

这个库包括demos,演示如何在最短路径查找任务、排序任务和物理预测任务上创建、操作和训练graph networks,以推理图结构化数据。每个demo都使用相同的graph network架构,突出了该方法的灵活性。

在浏览器 Colaboratory 中尝试演示

要在本地没有安装任何内容的情况下尝试demo,你可以通过云Colaboratory后端,在浏览器(甚至手机上)运行demo。

在浏览器中运行“最短路径演示”

最短路径演示”创建随机的graph,并训练图网络以标记任意两个节点之间的最短路径上的节点和边缘。在一系列消息传递步骤中,模型改进了对最短路径的预测。

DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

在浏览器中运行“排序演示”

“排序演示”创建随机数列表,并训练图网络对列表进行排序。在一系列消息传递步骤之后,模型可以准确预测哪些元素(图中的列)紧跟在彼此的后面(行)。

DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

在浏览器中运行“物理演示”

"physics demo"创建随机质量的弹簧物理系统,并训练一个图网络来预测系统在下一时间步长的状态。模型的下一步预测可作为输入反馈进来,以创建未来轨迹的rollout。下面的每个子图显示了50步以上的真实和预测mass-spring系统状态。这类似于Battaglia et al. (2016)提出的"interaction networks”里的模型和实验。

DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/1806.01261.pdf

GitHub地址:

https://github.com/deepmind/graph_nets

编辑:王怡蔺

推荐阅读

图网络——悄然兴起的深度学习新浪潮

关系式归纳偏好、深度学习和图网络

利用小数据进行金融欺诈:图网络的对抗样本

双曲空间中的网络、单词及其知识图谱

加入集智,一起复杂!

10位现场名额!

凯风闭门学术研讨会

正值著名城市学者、圣塔菲研究所前任所长 Geoffrey West 教授来华之际,集智俱乐部联合清华大学凯风公益基金会与凯风发展研究院,邀请多位学界大咖,于10月26日举办一场高端闭门学术研讨会,探讨城市复杂系统的Scaling Law。会议语言为英文。现开放10位现场席位的报名,报名方式为邮件申请,联系邮箱swarma@swarma.org。点击这篇介绍文章了解详情:

圣塔菲前所长、《规模》作者Geoffrey West高端闭门学术研讨,10个参会名额开放申请!

DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

集智AI学园

https://campus.swarma.org


DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

集智俱乐部QQ群|877391004

商务合作及投稿转载|swarma@swarma.org

搜索公众号:集智俱乐部

加入“没有围墙的研究所”

DeepMind开源图网络库,解决关系推理问题新利器!-集智俱乐部

让苹果砸得更猛烈些吧!

原文始发于微信公众号( 集智俱乐部 ):集智