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带卷积ARMA滤波器的图神经网络( Graph Neural Networks with Convolutional ARMA Filters )
FM Bianchi D Grattarola L Livi C Alippi
流行的图神经网络基于多项式谱滤波器对图进行卷积运算。本文在自回归滑动平均(ARMA)滤波器的启发下，提出了一种新的图卷积层，与多项式滤波器相比，它提供了更灵活的频率响应，对噪声更鲁棒，更好地捕捉全局图结构。提出了一种基于图神经网络的ARMA滤波器的递归分布式实现方法，得到了一个有效训练的卷积层，该卷积层局部化在节点空间，并且可以在测试时转移到新的图上。我们通过频谱分析来研究ARMA层的滤波效果，并报告了四个下游任务：半监督节点分类、图信号分类、图分类和图回归的实验。结果表明，所提出的ARMA层比基于多项式滤波器的图神经网络有明显的改进。
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