图小波神经网络 ⠀ 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