图学习新突破：一个统一框架连接空域和频域
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内容提要
AIxiv专栏促进了学术交流，报道了2000多篇文章。研究者探讨了图神经网络（GNN）的统一框架，连接空域与频域，推动图学习理论的发展，并为未来的研究方向提供了新的探索空间。
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关键要点
- AIxiv专栏促进了学术交流，报道了2000多篇文章。
- 研究者探讨了图神经网络（GNN）的统一框架，连接空域与频域。
- 图学习理论框架目前主要集中于空域图模型，频域图模型的研究相对较少。
- 图卷积通过谱图理论中的图傅里叶变换和卷积定理进行理解。
- 图卷积网络（GCN）在频域和空域的解释各有侧重，结合使用可更全面理解。
- 新的统一框架提出了结合空间域和频谱域的图表示学习方法。
- 研究者通过谱聚类和Word2Vec算法的例子说明空域和频域的连接视角。
- 未来的研究可以基于新的统一框架进一步探索图结构学习领域。
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