We are going to use these two design for graph neural networks: Template matching will be for spacial graph ConvNets and the Convolution theorem will be used for the spectral ConvNets.
Nous allons utiliser ces deux modèles pour les réseaux de neurones pour graphes. L’appariement de patrons sera utilisé pour les GCNs (ConvNets pour graphe) spatiaux et le théorème de convolution sera utilisé pour les GCNs spectraux.