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上传时间: 2021-11-10 22:16:28
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文件大小: 4.11MB
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图小波神经网络
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图小波神经网络的PyTorch实现(ICLR 2019)。
抽象
我们提出了图小波神经网络(GWNN),一种新颖的图卷积神经网络(CNN),它利用图小波变换来解决依赖于图傅立叶变换的先前频谱图CNN方法的缺点。 与图傅立叶变换不同,可以通过快速算法获得图小波变换,而无需矩阵本征分解,且计算量大。 此外,图小波稀疏并局限在顶点域,为图卷积提供了高效率和良好的可解释性。 在三个基准数据集:Cora,Citeseer和Pubmed的基于图的半监督分类任务中,提出的GWNN明显优于以前的光谱图CNN。
参考Tensorflow实现可在访问。
该存储库提供了Graph Wav