딥러닝 파이토치 강좌, 그래프 신경망

목차

  1. 1. 서론
  2. 2. 그래프 신경망(GNN) 개요
  3. 3. 그래프 신경망의 응용
  4. 4. 파이토치에서 GNN 구현하기
  5. 5. 결론
  6. 6. 추가 자료

1. 서론

최근 몇 년간 딥러닝 분야는 여러 가지 새로운 연구 및 기술 발달로 인해 급속하게 발전해 왔습니다. 그 중에서도 그래프 신경망(Graph Neural Networks, GNN)은 점점 더 많은 관심을 받고 있으며, 여러 분야에서 유망한 결과를 보여주고 있습니다. 본 강좌에서는 GNN의 개념, 작동 방식, 그리고 파이토치(PyTorch)를 사용하여 이를 구현하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 궁극적으로는 GNN이 어떤 문제를 해결하는 데 적합한지에 대한 깊은 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다.

2. 그래프 신경망(GNN) 개요

그래프 신경망은 비정형 데이터에서 노드와 엣지를 기반으로 한 신경망 구조입니다. 전통적인 신경망과는 달리, GNN은 그래프의 구조를 고려하여 노드의 특성과 연결성을 동시에 학습할 수 있습니다. GNN은 주로 노드 분류, 링크 예측, 그래프 분류와 같은 작업에 사용됩니다.

2.1 GNN의 기본 구성요소

GNN의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

  • 노드 (Node): 그래프의 각 지점으로, 객체를 나타냅니다.
  • 엣지 (Edge): 노드 간의 연결로, 이들 사이의 관계를 나타냅니다.
  • 특징 벡터 (Feature Vector): 각 노드 또는 엣지가 가지는 정보입니다.

2.2 GNN의 작동 방식

GNN은 주로 두 단계로 작동합니다:

  1. 메시지 전달 단계 (Message Passing): 각 노드는 이웃 노드로부터 정보를 받아 자신의 내부 상태를 업데이트합니다.
  2. 노드 업데이트 단계 (Node Update): 각 노드는 받은 정보를 바탕으로 자신을 업데이트합니다.

3. 그래프 신경망의 응용

GNN은 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있습니다:

  • 소셜 네트워크 분석: 사용자와 그들의 관계를 모델링하여 예측하거나 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
  • 화학 물질 분석: 분자를 그래프로 표현하여 특성을 예측하는 데 사용됩니다.
  • 지식 그래프: 다양한 정보 간의 관계를 활용하여 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.

4. 파이토치에서 GNN 구현하기

본 섹션에서는 파이토치를 사용하여 간단한 그래프 신경망을 구현하는 과정을 설명합니다. PyTorch Geometric 라이브러리를 사용하여 GNN을 구현할 것입니다.

4.1 환경 설정

먼저, PyTorch와 PyTorch Geometric을 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install torch torchvision torchaudio
pip install torch-geometric

4.2 데이터셋 준비

PyTorch Geometric에서는 여러가지 데이터셋을 제공합니다. 여기에서는 Cora 데이터셋을 사용할 것입니다. 이는 대표적인 논문 네트워크 데이터셋입니다. 데이터를 불러오는 코드는 다음과 같습니다: 


import torch
from torch_geometric.datasets import Planetoid

# 데이터셋 불러오기
dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora')
data = dataset[0]

4.3 그래프 신경망 모델 정의하기

이제 간단한 GNN 모델을 정의해보겠습니다. We will use a Graph Convolutional Network (GCN) as our GNN architecture. 


import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv

class GCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_node_features, num_classes):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(num_node_features, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, num_classes)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = F.relu(x)
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

4.4 모델 학습하기

모델 학습의 주요 단계를 살펴보겠습니다. 우리는 손실 함수로는 교차 엔트로피 손실을 사용하고, 옵티마이저로는 Adam을 선택하겠습니다. 


model = GCN(num_node_features=dataset.num_node_features, num_classes=dataset.num_classes)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = F.nll_loss

def train():
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data)
    loss = loss_fn(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss.item()

4.5 모델 평가하기

학습이 끝난 후 모델의 성능을 평가하는 방법은 다음과 같습니다: 


def test():
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        pred = model(data).argmax(dim=1)
        correct = pred[data.test_mask].eq(data.y[data.test_mask]).sum().item()
        acc = correct / data.test_mask.sum().item()
    return acc

for epoch in range(200):
    loss = train()
    if epoch % 10 == 0:
        acc = test()
        print(f'Epoch: {epoch}, Loss: {loss:.4f}, Test Accuracy: {acc:.4f}')

5. 결론

그래프 신경망은 비정형 데이터로부터 복잡한 구조적 정보를 효과적으로 학습할 수 있는 유용한 모델입니다. 본 강좌에서는 GNN의 기본 개념과 작동 원리, 그리고 PyTorch를 사용한 실습 예제를 살펴보았습니다. GNN은 특히 소셜 네트워크 분석, 화학적 데이터 모델링 등 다양한 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로 GNN 관련 연구가 더욱 활성화되고 더욱 많은 응용 사례가 등장할 것으로 기대합니다.

6. 추가 자료