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그래프 뉴럴 네트워크: 두 판 사이의 차이

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'''그래프 뉴럴 네트워크'''({{llang|en|Graph Neural Network}}, GNN)는 [[그래프 (그래프 이론)|그래프]] 형태의 데이터를 다루기 위한 [[뉴럴 네트워크]](인공신경망) 구조를 말한다.
'''그래프 뉴럴 네트워크'''({{영어|Graph Neural Network}}, GNN)는 [[그래프 (그래프 이론)|그래프]] 형태의 데이터를 다루기 위한 [[뉴럴 네트워크]](인공신경망) 구조를 말한다.


== 배경 ==
== 배경 ==

2022년 3월 6일 (일) 00:52 기준 최신판

그래프 뉴럴 네트워크(영어: Graph Neural Network, GNN)는 그래프 형태의 데이터를 다루기 위한 뉴럴 네트워크(인공신경망) 구조를 말한다.

배경[편집 | 원본 편집]

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.

응용[편집 | 원본 편집]

  • 신약이나 신소재처럼 새로운 분자 구조를 개발하는 데에 GNN이 응용될 수 있다.
  • 외판원 문제(TSP)와 같은 조합 최적화 문제는 NP-난해 문제로, 이를 다항시간에 해결하는 알고리즘이 발견되지 않았다. 이를 근사적으로 풀기 위해 GNN을 이용하려는 시도가 존재한다.