[GNN] Graph Deep Learning이 어려운 이유

- 사이즈가 임의이다, 토폴로지가 다양하고 복잡하다

- 그리드처럼 spatial locality가 없다.

- 고정 노드가 없고, reference point가 없다

- 멀티모달 특징이 있을 때가 있다(?)

 

기존 딥러닝 데이터는 Feature Engineering을 해서 데이터의 특성을 파악했다면,

GraphML에서는 비슷한 노드가 알아서 비슷한 vector로 맵핑 되게 하는 방식을 사용하면 어떨까?