Kas ir spectral GNN un spatial GNN?

Spectral GNN un Spatial GNN ir divi galvenie pieejas grafisko neironu tīklu (Graph Neural Networks) būvniecībai:

• Spectral GNN balstās uz grafu spektrālo teoriju. Tie izmanto grafu Laplaciana īpašās vērtības un īpašos vektorus, lai definētu konvolūcijas operācijas frekvenču jomā. Šie modeļi ir labi formalizēti matemātiski, bet bieži prasa fiksētu grafu struktūru un var būt dārgi aprēķinu ziņā.

• Spatial GNN darbojas tieši ar mezglu kaimiņiem grafikā, piemērojot agregācijas un atjaunināšanas operācijas, balstoties uz vietējo struktūru. Tie ir elastīgāki, viegli apstrādā dinamiskus un mainīgus grafikus, un parasti ir vienkāršāki īstenošanā.

Piemērs: Spatial GNN gadījumā katra mezgla kaimiņu īpašības tiek savāktas, agregētas (piemēram, summējot vai vidēji), un pēc tam tiek piemērots neironu tīkls, lai atjauninātu mezgla īpašības.