GMNIは「Graph Neural Network for Multi-Instance Learning」の略称です。これは、グラフニューラルネットワークを用いたマルチインスタンス学習の手法を指します。具体的には、複数のインスタンス（データポイント）を持つデータセットに対して、グラフ構造を利用して学習を行うアプローチです。 特徴: グラフ構造を活用することで、データ間の関係性を捉えやすくなります。 マルチインスタンス学習において、各インスタンスの情報を統合し、より正確な予測が可能になります。 用途: 画像認識や自然言語処理など、複雑なデータ構造を扱うタスクでの応用が期待されています。 この手法は、特にデータが複雑で多様な場合に有効です。興味があれば、さらに具体的な実装例や研究を探してみると面白いかもしれません！