グラフノンボリューショナルネットワーク

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、エッジ、グラフレベルでの情報伝播と集約のメカニズムを通じて、グラフ内の複雑な関係性をモデル化します。これにより、グラフ構造内の依存関係と特徴表現を捉えることを目指しています。主な目標は、グラフデータの表現学習能力を向上させ、グラフ分類、ノード分類、リンク予測などのタスクでより良い性能を達成することです。GNNは、ソーシャルネットワーク分析、推薦システム、化学分子構造予測などの分野で、その応用価値を示しています。