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id: GEO-DL-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [ai, [[Deep-Learning|Deep-Learning]], geometric-deep-learning, gnn, [[Graph-Theory|Graph-Theory]], topology]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Geometric Deep Learning (기하학적 딥러닝)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터의 외형이 아닌, 그 안에 숨겨진 대칭성과 기하학적 구조를 학습하여 차원을 넘나드는 지능을 구현하라" — 유클리드 공간(격자)을 넘어 그래프, 매니폴드, 3D 메쉬 등 비유클리드 구조를 가진 데이터에서 불변하는 특징을 추출하기 위한 딥러닝의 통합 프레임워크.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 데이터의 물리적 위치가 변하더라도 그들 사이의 관계나 위상(Topology)이 유지된다면 동일한 특징으로 인식하는 '기하학적 불변성(Geometric Invariance)' 학습 패턴.
- **주요 대상:**
    - **Graphs:** 사회 관계망, 분자 구조, 지식 그래프.
    - **Manifolds:** 구면 데이터, 비정형 표면.
    - **3D Meshes:** 입체적인 사물 모델링 데이터.
- **핵심 원칙:**
    - **Symmetry (대칭성):** 회전이나 평행 이동에도 변하지 않는 성질 활용.
    - **Invariance & Equivariance:** 입력의 변환에 따라 출력이 일정하게 유지되거나 규칙적으로 변하는 성질.
- **의의:** 신약 개발(분자 결합 예측), 추천 시스템(사용자-아이템 그래프), 자율주행(3D 공간 인식) 등 비정형 데이터가 주를 이루는 난제 해결의 열쇠.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 이미지를 픽셀의 나열로만 보던 CNN의 한계를 넘어, 데이터 사이의 논리적/물리적 연결 구조 자체를 학습하는 방향으로 인공지능의 시야가 확장됨.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 수만 개의 지식 노드 간의 복잡한 상관관계를 분석하기 위해 기하학적 딥러닝 기반의 Graph Neural Networks(GNN)를 도입하여 지식 지도를 고도화함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[GNN|GNN]], [[Graph-Theory|Graph-Theory]], [[Dimensionality-Reduction|Dimensionality-Reduction]], [[Representation-Learning|Representation-Learning]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Geometric-Deep-Learning.md
