O que são spectral GNN e spatial GNN?

Spectral GNN e Spatial GNN são duas abordagens principais para construir redes neurais gráficas (Graph Neural Networks):

• Spectral GNN baseiam-se na teoria espectral dos grafos. Utilizam os valores próprios e vectores próprios do Laplaciano do grafo para definir operações de convolução no domínio da frequência. Estes modelos estão bem formalizados matematicamente, mas muitas vezes requerem uma estrutura fixa do grafo e podem ser computacionalmente dispendiosos.

• Spatial GNN trabalham diretamente com os vizinhos dos nós no grafo, aplicando operações de agregação e atualização de características com base na estrutura local. São mais flexíveis, lidam facilmente com grafos dinâmicos e mutáveis, e geralmente são mais simples de implementar.

Exemplo: em Spatial GNN, para cada nó, recolhem-se as características dos vizinhos, agregam-se (por exemplo, somando ou fazendo a média), e depois aplica-se uma rede neural para atualizar as características do nó.