Kas yra spectral GNN ir spatial GNN?

Spectral GNN ir Spatial GNN yra du pagrindiniai požiūriai į grafinių neuroninių tinklų (Graph Neural Networks) kūrimą:

• Spectral GNN remiasi grafų spektrine teorija. Jie naudoja grafų Laplaciano savybes ir savybes, kad apibrėžtų konvoliucijos operacijas dažnių srityje. Šie modeliai yra gerai formalizuoti matematiškai, tačiau dažnai reikalauja fiksuotos grafų struktūros ir gali būti skaičiavimais brangūs.

• Spatial GNN dirba tiesiogiai su mazgų kaimynais grafike, taikydami agregacijos ir atnaujinimo operacijas, pagrįstas vietine struktūra. Jie yra lankstesni, lengvai tvarko dinamiškus ir kintančius grafikus, ir paprastai yra paprastesni įgyvendinti.

Pavyzdys: Spatial GNN atveju kiekvieno mazgo kaimynų savybės surenkamos, agreguojamos (pavyzdžiui, sudedant ar vidurkį), ir tada taikoma neuroninė tinklas, kad atnaujintų mazgo savybes.