이전 글에서 Node를 어떻게 벡터화 시키는 지에 관해서 공부하였다. Node를 벡터화 시켰다면 딥러닝의 방식을 진행할 수 있을까? 하지만 그래프 분야는 image나 text와 같은 데이터보다 훨씬 복잡한 형태를 가지고 있다. 단순히 그래프에서 인접 노드 간의 정로를 가진 매트릭스를 input으로 넣는 것을 어떨까? 하지만 노드의 수의 제곱 이상의 데이터가 생성되기 때문에 파라미터가 너무 많아진다. 거기에 노드를 단순히 우리가 정한 임의의 순서대로 구별해 두었기 때문에 진행 중에 순서가 뒤바뀌면 알 수가 없어진다. GNN는 CNN(Convolution Neural Network)의 idea를 가져온다. CNN은 이미지 데이터를 convolution 연산으로, 중심 노드의 반경(window)으로부터 특징을..