Abstract-Två arkitekturer som generaliserar konvolutionella neurala nätverk (CNN) för bearbetning av signaler som stöds på grafer introduceras. Vi börjar med urvalsgrafen neurala nätverk (GNN), som ersätter linjär tid invarianta filter med linjär skift invarianta graffilter för att generera konvolutionella funktioner och omtolkar pooling som en möjligen icke-linjär subsampling skede där närliggande noder samlar sin information i en uppsättning förvalda noder prov. En viktig komponent i arkitekturen är att komma ihåg positionen för provade noder för att möjliggöra beräkning av konvolutionella funktioner på djupare lager. Den andra arkitekturen, dubbad aggregering GNN, sprider signalen genom grafen och lagrar sekvensen av diffusa komponenter som observerats av en utsedd nod. Detta förfarande aggregaterar effektivt alla komponenter i en ström av information som har en tidsmässig struktur på vilken konvolutions- och poolningsstegen i vanliga CNN kan tillämpas. En multinodeversion av aggregerings-GNN introduceras ytterligare för drift i storskaliga grafer. En viktig egenskap hos urval och aggregering av GNNs är att de minskar till konventionella CNNs när specificerade till tidssignaler omtolkas som grafsignaler i en cirkulär graf. Jämförande numeriska analyser utförs i en källlokalisering applikation över syntetiska och realworld nätverk. Prestanda utvärderas också för ett problem med tillskrivning av upphovsmannaskap och klassificering av textkategori. Multinode aggregering GNNs är konsekvent den bäst presterande GNN arkitektur.
Slutligen sprider ett poolningsförfarande som föreslås i REF en signal från utsedda noder på grafen och lagrar den observerade sekvensen av diffusa komponenter.
Convolutional Neural Network Architectures for Signals Supported on Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}