Những lợi ích nào có thể nhận được bằng cách áp dụng Mạng nơ ron kết hợp đồ thị thay vì CNN thông thường?

Những lợi ích nào chúng ta có thể nhận được bằng cách áp dụng Mạng nơ ron kết hợp đồ thị thay vì CNN thông thường? Ý tôi là nếu chúng ta có thể giải quyết vấn đề bằng CNN, lý do nào chúng ta nên chuyển đổi sang Mạng nơ ron kết hợp đồ thị để giải quyết nó? Có bất kỳ ví dụ nào, ví dụ như các bài báo có thể hiển thị bằng cách thay thế CNN thông thường bằng Mạng nơ ron kết hợp đồ thị, tăng độ chính xác hoặc cải thiện chất lượng hoặc đạt được hiệu suất? Bất cứ ai cũng có thể giới thiệu một số ví dụ như phân loại hình ảnh, nhận dạng hình ảnh đặc biệt là trong hình ảnh y tế, sinh học hoặc khu vực y sinh?

Nói chung, biểu đồ CNN được áp dụng cho dữ liệu được biểu thị bằng biểu đồ , không phải hình ảnh.

• một đồ thị là một tập hợp các nút và các cạnh kết nối chúng.

• một hình ảnh là một ma trận 2D hoặc 3D, trong đó mỗi phần tử biểu thị một pixel trong không gian

Nếu dữ liệu của bạn chỉ là hình ảnh hoặc một cái gì đó tương tự (ví dụ: một số dữ liệu fMRI), bạn thường không thể hưởng lợi từ biểu đồ CNN so với CNN thông thường.

Đôi khi, nhãn lớp của hình ảnh của bạn có thể được sắp xếp theo cấu trúc giống như biểu đồ (hoặc giống như cây). Trong trường hợp đó, bạn có thể có cơ hội hưởng lợi từ biểu đồ CNN.

Tin sinh học là một lĩnh vực mà Mạng lưới thần kinh đồ thị có thể hữu ích. Xem xét các mạng protein, hoặc mạng gen gen. Chắc chắn, các mạng sinh học có thể được biểu diễn dưới dạng biểu đồ. Bây giờ, bạn nên xem GCN hữu ích như thế nào đối với tin sinh học.