グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network：GNN）は、グラフ構造を持つデータを処理するための深層学習モデルです。従来のニューラルネットワークは、画像やテキストなどの規則的な構造を持つデータを対象としていましたが、GNNは、ソーシャルネットワーク、分子構造、交通ネットワークなど、不規則な構造を持つグラフデータを直接処理することができます。
グラフニューラルネットワークの概念
グラフニューラルネットワークは、以下の2つの主要な概念に基づいています。
- メッセージパッシング（Message Passing）
- グラフ上の各ノードは、隣接するノードから情報を収集し、自身の情報を更新します。このプロセスを繰り返すことで、ノードはグラフ全体の構造に関する情報を学習します。
- 集約関数（Aggregation Function）
- 各ノードは、収集した隣接ノードの情報を集約し、自身の情報を更新します。集約関数は、平均、最大値、総和など、様々な関数が用いられます。
グラフニューラルネットワークの仕組み
グラフニューラルネットワークは、以下の手順でグラフデータを処理します。
- ノードの初期化
- 各ノードの特徴量を初期化します。
- メッセージパッシング
- 各ノードは、隣接するノードから情報を収集し、集約関数を用いて自身の情報を更新します。
- このプロセスを複数回繰り返します。
- 出力層
- 更新されたノードの特徴量を用いて、ノード分類、グラフ分類、リンク予測などのタスクを実行します。
グラフニューラルネットワークの応用例
グラフニューラルネットワークは、様々な分野で応用されています。
- ソーシャルネットワーク分析
- ユーザーの興味や行動を予測し、推薦システムや広告配信に利用されます。
- 化学・バイオインフォマティクス
- 分子構造やタンパク質相互作用を解析し、新薬開発や疾患予測に利用されます。
- 交通ネットワーク分析
- 交通渋滞の予測や経路探索に利用されます。
- 自然言語処理
- 知識グラフを用いた質問応答や、依存構造解析に利用されます。
グラフニューラルネットワークは、グラフ構造を持つデータの解析において強力なツールであり、様々な分野で重要な役割を果たしています。従来のニューラルネットワークでは扱うことができなかった複雑な関係性を学習できるため、今後の発展が期待されています。
