1.2 传统深度学习对图数据的局限性

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1.2 传统深度学习对图数据的局限性 1.2 传统深度学习对图数据的局限性图，作为一种普遍存在的数据结构，蕴含着丰富的关系信息。从社交网络中人与人之间的连接，到生物分子间的相互作用，再到交通网络中城市间的线路，图结构无处不在。然而，在深度学习蓬勃发展的浪潮中，如何有效地处理和分析图数据，却成为了一个亟待解决的挑战。传统的深度学习方法，在处理图像、文本等规整数据上表现出色，但在面对非欧几里得空间的图数据时，却显得捉襟见肘。 1.2.1 图数据的独特性：一场美丽的邂逅，却也充满挑战图数据与图像、文本等传统数据类型有着本质的区别，这种区别主要体现在以下几个方面：非欧几里得空间：图像可以看作是像素点的规则排列，文本可以看作是词语的线性序列。它们都存在于欧几里得空间中，具有平移不变性等特性。