Convolutional neural networks on graphs with fast localized spectral filtering

优点

  • 卷积核只有 K 个参数,K 远小于 n

  • 不需要做特征分解,直接用拉普拉斯矩阵 L 进行变换,但是复杂度还是 n3

  • 卷积核具有很好的 局部性

    • K 是卷积核的 receptive field 感受野

    • 每次卷积将中心顶点 k-hop neighbor 的 feature 进行加权求和

    • 例子

  + K=2 时需要二阶 [\[\[Laplacian matrix\]\]](/post/logseq/Laplacian%20matrix.html)

作者

Ryen Xiang

发布于

2024-10-05

更新于

2024-10-05

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