Graph Neural Network

グラフニューラルネットワーク（GNN）は、グラフ構造データを処理するために特別に設計された深層学習モデルです。GNNは、ノードレベル、エッジレベル、およびグラフレベルの表現学習を通じて、グラフ内の複雑な依存関係と構造情報を捉えることを目指しています。その核心的な目的は、各ノードの効率的な埋め込みを達成するために、近隣ノードからの情報を反復的に集約することです。GNNは、ソーシャルネットワーク分析、化学分子構造予測、推薦システム、知識グラフなどの分野で大きな応用価値を示しており、伝統的な方法が扱いにくい非ユークリッドデータの課題を効果的に解決しています。