こんにちは！ノイです！
グラフデータとは
グラフデータとは、複数のノード（頂点）とノード同士を結ぶエッジ（辺）から構成されるデータのことを指します。グラフデータは、ソーシャルネットワークや道路網、化合物の構造など、様々な分野で使われています。
GNNの基本的なアーキテクチャ
GNNの基本的なアーキテクチャは、グラフ構造を持つデータに対して、隣接行列を用いて近傍の情報を抽出し、その情報を元にニューラルネットワークを適用することで、グラフ全体の特徴を学習するものです。具体的には、各ノードの特徴量を入力として、各隣接ノードの特徴量を参照しながら、新しい特徴量を計算することで、グラフ全体の特徴を表現することができます。
GNNの応用分野
GNNは、グラフデータを扱う様々な分野で応用されています。例えば、ソーシャルネットワーク分析では、ユーザー間のつながりをグラフ構造で表現し、ユーザーの特徴やつながりの特徴を学習することで、グラフ全体の特徴を把握することができます。また、化学分野では、分子をグラフ構造で表現し、分子の特徴を学習することで、物質の特性を予測することができます。
GNNの発展
GNNは、2015年に提案された初期の手法から、現在では様々な発展があります。例えば、GCN（Graph Convolutional Network）は、グラフ構造を畳み込み演算で扱う手法であり、GAT（Graph Attention Network）は、グラフ構造内の各エッジに異なる重みを与え、より重要な情報を強調する手法です。
GNNの応用
ノード分類、グラフ分類、グラフ生成などがあります。例えば、ノード分類では、ノードが属するタスクがあります。これは、例えばソーシャルネットワークのユーザーが属するコミュニティの予測や、タンパク質の機能の予測などに応用されます。
グラフ分類では、グラフ全体が属するクラスを予測するタスクがあります。例えば、分子グラフを分類する場合、グラフの化学的な性質に基づいて、それがどの種類の分子かを予測することができます。
グラフ生成では、与えられた条件に基づいて新しいグラフを生成することができます。例えば、分子の構造を予測するために、分子の性質に基づいて新しい分子構造を生成することができます。
最近では、GNNを用いた自然言語処理（NLP）の応用も注目を集めています。例えば、文章中の単語をノードとしてグラフを構成し、文章の意味表現を学習することができます。また、GNNを用いて、文章中のエンティティとそれらの関係を抽出することもできます。
最後に
以上が、GNNについての基本的な説明と応用例です。今後もGNNは、グラフ構造を持つデータを扱う分野で重要な手法として注目されていくでしょう。 YouTubeでも解説をしています。
※この記事の一部情報にはChatGPTが使われています。
