开曼群岛

CayleyNets:带复有理谱滤波器的图卷积神经网络。图结构数据(如社交网络、监管网络、引文图和功能性脑网络)的兴起,加上深度学习在各种应用中的巨大成功,使得人们对将深度学习模型推广到非欧几里德领域的兴趣。本文介绍了一种新的谱域卷积结构,用于图的深度学习。我们模型的核心部分是一类新的参数有理复函数(Cayley多项式),它可以有效地计算谱滤波器,这些滤波器是专门针对感兴趣频带的图。我们的模型生成了丰富的谱滤波器,这些滤波器在空间上是局部化的,对于稀疏连通图,它可以线性地缩放输入数据的大小,并且可以处理不同的拉普拉斯算子构造。大量的实验结果表明,与其他谱域卷积结构相比,该方法在光谱图像分类、社区检测、顶点分类和矩阵完成等任务上都具有优越的性能。