图神经网络学习记录——图信号处理常见方法

图信号处理(Graph Signal Processing)常见方法

1.图滤波器

图滤波器是图信号处理中的基本工具,类似于时域信号处理中的滤波器。它们可以用来平滑或增强 图上的信号,并提取信号的特征。

2.图傅里叶变换(Graph Fourier Transform,GFT)

类似于时域信号的傅里叶变换,图傅里叶变换将图信号表示为频域上的系数,可以用来分析图信号的频谱特性。

3.图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCNs)

GCNs是一种用于处理图结构数据的深度学习模型,它们可以在图上执行卷积操作,从而提取节点的特征表示

4.图信号降维和压缩

类似于传统信号处理中的降维和压缩技术,图信号处理也可以对图数据进行降维和压缩以减少数据的复杂性并提取关键信息

5.图生成模型

图生成模型用于生成符合某种规律或分布的图结构数据,例如生成具有特定社区结构的图或生成符合某种分布的图。

6.图匹配和图对齐

图信号处理还涉及到图的匹配和对齐技术,用于在不同图之间找到对应节点或边的映射关系。

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