はじめに

参考資料

グラフニューラルネットワーク（GNN: Graph Neural Network）は、グラフ構造を持つデータを処理するために特別に設計された深層学習モデルの一種です。GNNは、グラフの頂点（ノード）と辺（エッジ）の情報を用いて、グラフ上の特徴を学習します。

GNNの主な目的は、グラフ構造を考慮しながら、ノードの特徴ベクトルを学習することです。各ノードの特徴ベクトルは、ノード自身の情報と、その近傍ノードの情報を集約することで更新されます。この更新プロセスを複数回繰り返すことで、グラフ全体の構造を考慮した特徴表現を学習できます。

GNNは、以下のようなグラフ構造を持つデータに対して広く適用されています。

LLM関連の応用例では、

「Graph Neural Prompting with Large Language Models」がAAAI2024で発表され、LLMの応答精度向上に有効であることが示されました。

特性	通常のニューラルネットワーク	グラフニューラルネットワーク（GNN）
構造	層状構造。各層のノードが次の層のすべてのノードと接続	グラフ構造。ノード間の接続がデータの関係性に基づく
データの扱い	固定サイズの入力（ベクトルやテンソル）	可変サイズのグラフ構造データ
情報の伝播	入力層から出力層へ一方向に伝播	ノード間で双方向に伝播し、各ノードの特徴が更新
適用分野	画像認識、自然言語処理など、構造化されたデータ	ソーシャルネットワーク分析、分子構造予測、推薦システムなど、関係性を持つデータ
学習プロセス	各層の重みを更新	ノード間のメッセージパッシングと特徴の更新

さらに、通常のニューラルネットワークとグラフニューラルネットワーク（GNN）の比較表です。

タスクによって、通常のニューラルネットワークとGNNのどちらを選択するかは異なります。グラフ構造を持つデータを扱う場合や、ノード間の関係性が重要な場合には、GNNが適しています。一方、グリッド状のデータや大規模なデータセットを扱う場合には、通常のニューラルネットワークが適しているでしょう。

Graph Convolutional Network（GCN）、Graph Attention Network（GAT）、Graph Isomorphism Network（GIN）などがあります。これらのアーキテクチャは、メッセージ伝播や更新の方法に違いがあります。

実際には、これらのアーキテクチャを組み合わせたり、拡張したりすることで、より高度なGNNモデルが構築されています。また、タスクに応じて、グラフプーリングやグラフ分類のための追加の層を組み込むこともあります。

Graph Convolutional Network（GCN)

Graph Attention Network（GAT)

Graph Isomorphism Network（GIN）

1. グラフ理論の発展（1970年代〜）
2. ニューラルネットワークの発展（1980年代〜）

3. グラフ構造データの重要性の認識（2000年代〜）

4. グラフ畳み込みネットワークの登場（2014年）

5. GNNの発展と応用（2015年〜）

6. GNNの現在