GNNGは「グラフニューラルネットワーク」の略です。これは、グラフ構造を持つデータを扱う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学習するのに優れています。以下に、GNNGの主なポイントをまとめます。 用途: ソーシャルネットワーク分析、推薦システム、化学分子の特性予測など、さまざまな分野で利用されています。 特徴: ノードやエッジの情報を活用し、データの構造を考慮した学習が可能です。 利点: 従来のニューラルネットワークよりも、複雑な関係性を捉えるのが得意です。 この技術は、データの相互関係を深く理解するために非常に有用です。興味があれば、さらに詳しい情報を探してみるといいかもしれません！