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| '''그래프 뉴럴 네트워크'''({{영어|Graph Neural Network}}, GNN)는 [[그래프 (그래프 이론)|그래프]] 형태의 데이터를 다루기 위한 [[뉴럴 네트워크]](인공신경망) 구조를 말한다. | | '''그래프 뉴럴 네트워크'''({{llang|en|Graph Neural Network}}, GNN)는 [[그래프 (그래프 이론)|그래프]] 형태의 데이터를 다루기 위한 [뉴럴 네트워크]](인공신경망) 구조를 말한다. |
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| == 배경 == | | == 배경 == |
| 그래프는 [[소셜 네트워크]], [[도로]]망, [[분자]] 구조, 문헌간의 [[인용]] 관계와 같이 다양한 데이터들을 자연스럽게 표현할 수 있는 좋은 자료형이고, 여기에 뉴럴 네트워크를 적용하고자 하는 연구들이 많이 이루어져왔다. 그러나 그래프는 이미지와 같이 기존에 많은 연구가 이루어진 데이터와는 많이 다르기 때문에 더 특별한 방법이 필요하다. | | 그래프는 소셜 네트워크, 도로망, 분자 구조, 문헌간의 인용 관계와 같이 다양한 데이터들을 자연스럽게 표현할 수 있는 좋은 자료형이고, 여기에 뉴럴 네트워크를 적용하고자 하는 연구들이 많이 이루어져왔다. 그러나 그래프는 이미지와 같이 기존에 많은 연구가 이루어진 데이터와는 많이 다르기 때문에 더 특별한 방법이 필요하다. |
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| == 응용 ==
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| * 신약이나 신소재처럼 새로운 분자 구조를 개발하는 데에 GNN이 응용될 수 있다.
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| * [[외판원 문제]](TSP)와 같은 [[조합 최적화 문제]]는 NP-난해 문제로, 이를 다항시간에 해결하는 알고리즘이 발견되지 않았다. 이를 근사적으로 풀기 위해 GNN을 이용하려는 시도가 존재한다.
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| [[분류:기계 학습]] | | [[분류:기계 학습]] |
| [[분류:그래프 이론]] | | [[분류:그래프 이론]] |
