グラフ
AI分野におけるグラフとは、エンティティを表すノードとそれらの関係性を示すエッジから構成されるデータ構造です。SNSの人間関係や分子構造など、複雑なつながりを持つデータを効率的に表現・処理するために用いられ、近年はグラフニューラルネットワークの発展により多様な応用が進んでいます。
グラフニューラルネットワークのAI用語一覧
6件グラフニューラルネットワークに関するAI用語を6件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
グラフ理論
グラフ理論は、対象を表す「頂点」とそれらを結ぶ「辺」の組み合わせによって、複雑な関係性やネットワーク構造を数学的にモデル化し解析するための学問です。AI分野では、知識グラフやグラフニューラルネットワークなどの基盤技術として広く活用されています。
グラフ構造
グラフ構造とは、モノを表す「ノード（頂点）」と、それらの関係性をつなぐ「エッジ（辺）」でデータを表現する仕組みです。AI分野では、SNSの人間関係、分子構造、交通網などの複雑な関連性を効率的に学習・分析するために活用されています。
メッセージパッシング
メッセージパッシングとは、グラフ構造データにおいてノード同士が情報をやり取りしながら表現を更新するアルゴリズムの枠組みです。主にグラフニューラルネットワークで用いられ、隣接するノードの特徴を集約することで複雑な関係性を学習します。
過剰平滑化
過剰平滑化とは、グラフニューラルネットワーク（GNN）において層を深く重ねるにつれて、ノードの特徴量が似通ってしまい、個々のノードの識別が困難になる現象です。これによりモデルの予測精度が低下するため、深層化における主要な課題とされています。残差接続の導入やドロップアウトなどの対策技術が研究されています。
幾何学的ディープラーニング
幾何学的ディープラーニングは、従来のグリッド状データだけでなく、グラフや多様体などの不規則な幾何学的構造を持つデータを効率的に処理するためのディープラーニングの枠組みです。物理シミュレーションや分子構造解析など、複雑な関係性を持つデータの学習において重要な役割を果たします。