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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。
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内容提要
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。
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关键要点
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谱卷积网络传统上认为只能在无向图上部署。
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图傅里叶变换的依赖被证明是多余的。
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谱卷积网络成功扩展到有向图上。
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提供了新开发的滤波器的频率响应解释。
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研究了表示滤波器的基函数的影响。
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讨论了网络所基于的特征算子之间的相互作用。
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在真实环境中进行了实验，展示了有向谱卷积网络的优越性。
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有向谱卷积网络在异质节点分类上提供了最新的最优结果。
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与基准线相比，网络在不同拓扑扰动的分辨率尺度下保持稳定。
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