정의Graph Neural Network노드와 노드 간의 연결성을 나타내는 엣지로 구성된 그래프 데이터에 적합한 학습 알고리즘그래프 구조를 활용해 loss 값을 최소화시키는 것특징유클리디언 공간1차원, 2차원에서 표현 가능이미지와 텍스트, 오디오는 유클리디언 공간상에서 표현할 수 있다.이 데이터들은 거리가 중요하다. (노드-노드로 연결된 격자 형태임으로)반면, 복잡한 연결 관계와 객체 간의 상호 의존성을 그래프로 나타내야 하는 상황이 있다. ( ex. 분자 구조, SNS 데이터 )이들은 연결여부와 연결강도가 중요하다.node, edge, feature로 GNN 그래프가 구성된다. node와 edge의 관계를 인접행렬로 나타내고, feature은 특징 행렬로 나타낸다.