Graph Neural Network

그래프 신경망(GNNs)은 그래프 구조 데이터를 처리하기 위해 특별히 설계된 딥러닝 모델입니다. GNNs은 그래프 내의 복잡한 종속성과 구조적 정보를 노드 수준, 엣지 수준, 그래프 수준의 표현 학습을 통해 포착하는 것을 목표로 합니다. 그들의 핵심 목적은 이웃 노드로부터 정보를 반복적으로 집계하여 그래프의 각 노드에 대한 효율적인 임베딩을 달성하는 것입니다. GNNs은 사회 네트워크 분석, 화학 분자 구조 예측, 추천 시스템, 지식 그래프 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가치를 보여주었으며, 전통적인 방법이 처리하기 어려운 비유클리디안 데이터의 도전 과제를 효과적으로 해결하였습니다.