グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、オブジェクト間の関係を表す構造であるグラフ上で動作するニューラル ネットワークの一種です。GNN は、グラフのエッジに沿って情報を伝達してノード表現を計算することにより、相互接続されたデータをモデル化して分析し、その後、下流のタスクにフィード フォワードします。これにより、GNN は、ソーシャル ネットワーク、分子構造、レコメンデーション システムなど、グラフとして表されるデータを含むタスクに特に役立ちます。GNN は、ノード分類、リンク予測、グラフ分類など、幅広いアプリケーションで有効であるため、近年人気が高まっています。
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