Vi föreslår Lanczos-nätverket (LanczosNet), som använder Lanczos-algoritmen för att konstruera låggradig approximation av grafen Laplacian för grafkonvolution. Genom att förlita oss på den tridiagonala nedbrytningen av Lanczos-algoritmen utnyttjar vi inte bara effektivt information i flera skalar via snabb approximerad beräkning av matriseffekt utan även designa lärbara spektralfilter. Att vara helt olika, LanczosNet underlättar både grafkärna lärande samt lärande nod inbäddningar. Vi visar kopplingen mellan våra LanczosNet och grafbaserade mångahanda inlärningsmetoder, särskilt spridningskartorna. Vi jämför vår modell mot flera senaste djup grafnätverk på citeringsnätverk och QM8 kvantkemi dataset. Experimentella resultat visar att vår modell uppnår toppmoderna resultat i de flesta uppgifter.
Lanczos algoritm används i LanczosNet REF för att konstruera låg-rankade approximationer av grafen Laplacian för konvolution.
LanczosNet: Multi-Scale Deep Graph Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}