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图卷积神经网络理论基础——图傅里叶变换研究

浏览次数:98发布日期:2020/05/19

2020515日下午19:00,李社蕾老师在腾讯会议采用在线的方式给计科1617级学生进行了一次学术专题讲座《图傅里叶变换研究》。讲座内容为图神经网络(GNN)这一当下风头无两的热门研究方向的理论基础之一。

从图信号处理的角度介绍了图傅里叶变换,并对图傅里叶变换基进行了深入探讨,分析了图信号频谱特性。并从图信号处理的角度对基于傅里叶变换的图卷积神经网络卷积核进行了理论的深度挖掘,图傅里叶变换基在用于重构图结构、提取图的最大连通分量、计算图信号的平滑度及为图卷积核提供可解释性等方面都有很重要的作用。

本次讲座开拓学生视野、引导学生了解学科前沿、为学生进一步开展科学研究提供了方法和思路,同学们听完讲座很感兴趣,部分同学向老师咨询理论的应用领域。