GCNs generalize CNNs to data on graphs. The convolution operator needed to be redesigned on graphs. Doing this for template matching gave rise to Spatial GCNs, and for spectral convolution lead to Spectral GCNs. There is linear complexity for sparse graphs, and GPU implementation, although the latter is not yet optimized for sparse matrix multiplication. The applications are abound as shown below.
Les GCNs généralisent les ConvNets pour les données de type graphes. L’opérateur de convolution a dû être repensé. Cette opération a donné naissance aux GCNs spatiaux pour l’appariement de patrons et aux GCNs spectraux pour la convolution spectrale. Il existe une complexité linéaire pour les graphes épars et l’implémentation GPU, bien que cette dernière ne soit pas encore optimisée pour la multiplication des matrices éparses. Les applications sont nombreuses, comme le montre le tableau ci-dessous.