グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ、ネットワーク、ツリーなどの複雑な構造のデータを処理するために使用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 GNN は通常、グラフ分類、ノード分類、リンク予測、クラスタリングなどのタスクに使用されます。 GNN は、構造的深層学習手法として知られるニューラル ネットワークのより広範なカテゴリの一部です。
平坦化されたベクトル形式でデータを処理する従来のニューラル ネットワークとは異なり、GNN はグラフ畳み込み層を活用して、データをネイティブ形式 (つまり、グラフ) で分析します。これらの層は、複雑な構造を通じて情報を伝達するために特別に設計されており、グラフ構造の情報を学習プロセスに組み込むことができます。 GNN は、レコメンダー システムや自然言語処理などで使用される複雑な AI を活用したソリューションの開発によく使用されます。
GNN は通常、グラフ畳み込み層で構成され、グラフ内の各ノードを通じて情報を伝播することによって複雑なデータを処理するように設計されています。これらの層は、グラフ全体で勾配を逆伝播することでモデルの合計誤差を最小化する目的関数を使用してトレーニングされます。畳み込み層の出力は、従来の機械学習アルゴリズムでより簡単に解釈できる入力データのグラフ構造表現を生成するためによく使用されます。
GNN は、人工知能のエキサイティングかつ急速に出現している分野です。 GNN が提供する柔軟性と表現力により、研究者は、自然言語処理、推奨システム、コンピューター ビジョンなど、さまざまな分野で堅牢な AI を活用したアプリケーションを開発できるようになりました。
