GMNNは「グラフマッチングニューラルネットワーク」の略称です。これは、グラフ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適しています。主に以下のような特徴があります。 用途: ソーシャルネットワーク分析、化学分子の構造解析、交通ネットワークの最適化など、さまざまな分野で利用されています。 利点: グラフ構造を持つデータに対して、従来のニューラルネットワークよりも効果的に情報を処理できる点が魅力です。 この技術は、データの関係性を深く理解するために非常に有用で、今後の研究や応用が期待されています。