Konvolutionella neurala nätverk är extremt effektiva arkitekturer i bild- och ljudigenkänningsuppgifter, tack vare deras förmåga att utnyttja den lokala translationella invariansen av signalklasser över deras domän. I detta dokument överväger vi möjliga generaliseringar av CNN till signaler som definieras på mer allmänna områden utan verkan av en översättningsgrupp. I synnerhet föreslår vi två konstruktioner, en baserad på en hierarkisk klunga av domänen, och en annan baserad på spektrumet av grafen Laplacian. Vi visar genom experiment att för lågdimensionella grafer är det möjligt att lära sig konvolutionella skikt med ett antal parametrar oberoende av ingångsstorleken, vilket resulterar i effektiva djupa arkitekturer.
I REF definieras möjliga generaliseringar av konvolutionella neurala nätverk (CNN) till signaler för mer allmänna områden.
Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs
{'venue': 'ICLR 2014', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}