Cosa sono spectral GNN e spatial GNN?

Spectral GNN e Spatial GNN sono due approcci principali per la costruzione di reti neurali grafiche (Graph Neural Networks):

• Spectral GNN si basano sulla teoria spettrale dei grafi. Utilizzano valori e vettori propri del Laplaciano del grafo per definire operazioni di convoluzione nel dominio della frequenza. Questi modelli sono ben formalizzati matematicamente, ma spesso richiedono una struttura fissa del grafo e possono essere computazionalmente costosi.

• Spatial GNN lavorano direttamente con i vicini dei nodi nel grafo, applicando operazioni di aggregazione e aggiornamento delle caratteristiche basate sulla struttura locale. Sono più flessibili, gestiscono facilmente grafi dinamici e mutevoli, e sono generalmente più semplici da implementare.

Esempio: in Spatial GNN, per ogni nodo si raccolgono le caratteristiche dei vicini, si aggregano (ad esempio, sommando o mediando), e poi si applica una rete neurale per aggiornare le caratteristiche del nodo.