GNN

GNNとはグラフニューラルネットワークの略称であり、グラフ構造を持つデータに対して適用される深層学習の一種です。ここでいうグラフとは、点に相当するノードと、それらを結ぶ線に相当するエッジで構成される数学的な構造を指します。従来の畳み込みニューラルネットワークなどは、画像のような格子状の規則的なデータ処理を得意としていましたが、GNNはノード同士のつながり方が不規則な非ユークリッド空間のデータを直接扱うことができます。これにより、個々の要素だけでなく、その周囲にある隣接ノードとの関係性や構造的な特徴を効率的に学習し、ベクトル形式で表現することが可能になります。