GNNBは「グラフニューラルネットワークブロック」の略称です。これは、グラフデータを処理するためのニューラルネットワークの一種で、特にノード間の関係性を考慮した学習が可能です。以下にその特徴をまとめます。 グラフデータの処理: GNNBは、ソーシャルネットワークや化学分子の構造など、ノードとエッジからなるデータを扱うのに適しています。 ノード間の関係性: ノード同士の関係を学習することで、より正確な予測や分類が可能になります。 応用分野: レコメンデーションシステム、薬物発見、交通ネットワークの解析など、さまざまな分野で利用されています。 この技術は、データの構造を活かした新しいアプローチとして注目されています。興味があれば、さらに詳しい情報を探してみると面白いかもしれません！