Какво е spectral GNN и spatial GNN?

Spectral GNN и Spatial GNN са два основни подхода към изграждането на графични невронни мрежи (Graph Neural Networks):

• Spectral GNN се базират на спектралната теория на графите. Те използват собствените стойности и собствените вектори на лапласиана на графа за определяне на операции на свиване в честотната област. Тези модели са добре формализирани математически, но често изискват фиксирана структура на графа и могат да бъдат изчислително скъпи.

• Spatial GNN работят директно с съседите на възлите в графа, прилагайки операции за агрегиране и актуализиране на признаците въз основа на локалната структура. Те са по-гъвкави, лесно обработват динамични и променящи се графи и обикновено са по-прости за реализиране.

Пример: в Spatial GNN за всеки възел се събират признаците на съседите, агрегира се (например, сумиране или усредняване), след което се прилага невронна мрежа за актуализиране на признаците на възела.