Ⅰ. GNN(Graph Neural Network, 그래프 신경망) 등장 배경 기존의 딥러닝 모델(CNN, RNN 등)은 데이터가 격자 구조(이미지)나 시퀀스 구조(텍스트)처럼 ,규칙적인 형태(Euclidean Data),일 때 매우 잘 작동합니다.하지만 세상의 많은 데이터는 훨씬 복잡하고 불규칙한 ,비유클리드 구조(Non-Euclidean Data),를 가지고 있습니다. 1) 소셜 네트워크: 사용자 간의 복잡한 팔로우 관계 2) 분자 구조: 원자들의 결합 형태 3) 추천 시스템: 사용자와 상품 간의 상호작용이런 데이터들은 단순히 행과 열로 표현하기 어렵습니다. 이처럼 개체(Node)들 사이의 관계(Edge)를 직접적으로 모델링하기 위해 등장한 것이 바로 GNN (Graph Neural Network, ..