【文件属性】：
文件名称：GraphWaveletNeuralNetwork：“ Graph Wavelet神经网络”的PyTorch实现（ICLR 2019）
文件大小：4.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-06 03:59:17
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图小波神经网络
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图小波神经网络的PyTorch实现（ICLR 2019）。
抽象
我们提出了图小波神经网络（GWNN），一种新颖的图卷积神经网络（CNN），它利用图小波变换来解决依赖于图傅立叶变换的先前频谱图CNN方法的缺点。 与图傅立叶变换不同，可以通过快速算法获得图小波变换，而无需矩阵本征分解，且计算量大。 此外，图小波稀疏并局限在顶点域，为图卷积提供了高效率和良好的可解释性。 在三个基准数据集：Cora，Citeseer和Pubmed的基于图的半监督分类任务中，提出的GWNN明显优于以前的光谱图CNN。
参考Tensorflow实现可在访问。
该存储库提供了Graph Wav
【文件预览】：
GraphWaveletNeuralNetwork-master
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