¿Qué son spectral GNN y spatial GNN?

Spectral GNN y Spatial GNN son dos enfoques principales para construir redes neuronales gráficas (Graph Neural Networks):

• Spectral GNN se basan en la teoría espectral de grafos. Utilizan los valores propios y vectores propios del Laplaciano del grafo para definir operaciones de convolución en el dominio de la frecuencia. Estos modelos están bien formalizados matemáticamente, pero a menudo requieren una estructura fija del grafo y pueden ser computacionalmente costosos.

• Spatial GNN trabajan directamente con los vecinos de los nodos en el grafo, aplicando operaciones de agregación y actualización de características basadas en la estructura local. Son más flexibles, manejan fácilmente grafos dinámicos y cambiantes, y generalmente son más sencillos de implementar.

Ejemplo: en Spatial GNN, para cada nodo se recopilan las características de los vecinos, se agregan (por ejemplo, sumando o promediando), y luego se aplica una red neuronal para actualizar las características del nodo.