Abstract-Den ökande graf-strukturerade data såsom sociala nätverk, regulatoriska nätverk, citering grafer, och funktionella hjärnnätverk, i kombination med rungande framgång med djupt lärande i olika tillämpningar, har väckt intresset för att generalisera djup lärande modeller till icke-Euklidiska domäner. I detta dokument introducerar vi en ny spektral domänkonvolutionell arkitektur för djupinlärning på grafer. Kärningrediensen i vår modell är en ny klass av parametriska rationella komplexa funktioner (Cayley polynomials) som gör det möjligt att effektivt beräkna spektralfilter på grafer som är specialiserade på frekvensband av intresse. Vår modell genererar rika spektralfilter som är lokaliserade i rymden, skalor linjärt med storleken på ingångsdata för glest anslutna grafer, och kan hantera olika konstruktioner av Laplacian operatörer. Omfattande experimentella resultat visar den överlägsna prestandan av vårt tillvägagångssätt, i jämförelse med andra spektral domänkonvolutionella arkitekturer, på spektral bildklassificering, gemenskap detektion, vertex klassificering, och matris komplettering uppgifter.
Cayleynets REF alternativt introducera Cayley polynomials gör det möjligt att effektivt beräkna spektralfilter på grafer.
CayleyNets: Graph Convolutional Neural Networks With Complex Rational Spectral Filters
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}