HoloNets：光谱卷积扩展到有向图
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在图学习领域中，传统智慧认为谱卷积网络只能在无向图上部署：只有在这种情况下，才能保证存在一个明确定义的图傅里叶变换，以便在空间域和频谱域之间进行信息翻译。然而，我们通过使用复分析和谱理论中的某些高级工具，证明了这种对图傅里叶变换的依赖是多余的，并将谱卷积扩展到了有向图上。我们提供了对新开发的滤波器的频率响应解释，研究了用于表示滤波器的基函数的影响，并讨论了网络所基于的特征算子之间的相互作用。...
本文介绍了如何将谱卷积网络扩展到有向图上，使用复分析和谱理论中的高级工具，证明了对图傅里叶变换的依赖是多余的。作者提供了新开发的滤波器的频率响应解释，并在真实环境中进行了实验，展示了有向谱卷积网络在许多数据集上对异质节点分类提供了最新的最优结果。
