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CW-CNN与CW-AN：用于CW复合体的卷积网络和注意力网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的基于谱域卷积架构的图像深度学习模型，通过广泛实验结果表明，该方法在谱图像分类、社区检测、顶点分类和矩阵完成任务等方面具有更好的性能。
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关键要点
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介绍了一种新的基于谱域卷积架构的图像深度学习模型。
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核心成分是新的参数有理复合函数（Cayley多项式）。
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该模型允许高效计算频带感兴趣的谱滤波器。
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具有丰富的谱滤波器，能够线性扩展到稀疏连接的图像输入数据规模。
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可以处理不同构造的拉普拉斯算子。
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通过广泛实验结果表明，该方法在谱图像分类、社区检测、顶点分类和矩阵完成任务等方面具有更好的性能。
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