Vi presenterar graf wavelet neural network (GWNN), en ny graf convolutional neural network (CNN), utnyttja graf wavelet transform för att ta itu med bristerna i tidigare spektral graf CNN metoder som beror på graf Fourier transform. Olika från graf Fourier transform, graf wavelet transform kan erhållas via en snabb algoritm utan att kräva matris eigendecomposition med höga beräkningskostnader. Dessutom är grafvågar glesa och lokaliserade i vertex domän, vilket ger hög effektivitet och god tolkningsbarhet för grafkonvolution. Den föreslagna GWNN överträffar betydligt tidigare spektralgrafik CNN i uppgiften att grafbaserad semiövervakad klassificering på tre referensdatauppsättningar: Cora, Citeseer och Pubmed.
Grafen våget neurala nätverk REF ] använder våget transform för att formulera konvolutioner på en graf.
Graph Wavelet Neural Network
{'venue': 'ICLR(2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}