This section covers the complete spectrum of Graph Convolutional Networks (GCNs), starting with the implementation of Spectral Convolution through Spectral Networks. It then provides insights on applicability of the other convolutional definition of Template Matching to graphs, leading to Spatial networks. Various architectures employing the two approaches are detailed out with their corresponding pros & cons, experiments, benchmarks and applications.
Cette section couvre le spectre complet des réseaux convolutifs pour graphe (GCNs pour Graph Convolutional Networks) en commençant par la mise en œuvre de la convolution spectrale à travers les réseaux spectraux. Elle donne ensuite un aperçu de l’applicabilité de la définition de la convolution via l’appariement de patrons (template matching) aux graphes aboutissant aux réseaux spatiaux. Diverses architectures utilisant les deux approches sont détaillées avec leurs avantages et inconvénients, des expériences, les références et les applications correspondants.