从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络 (二)
2020年10月18日 - 网易
这里的指的是傅里叶逆变换,是哈达玛乘积,指的是两个矩阵(或向量)的逐点乘积(Element-wiseMultiplication)。仔细观察上面这个公式,它的直观含义可以用一句话来概括:空(时)域卷积等于频域乘积。简单来说就是,如果要算与的卷积,可以先将它们通过傅里叶变换变换到频域中,将两个函数在频域中相乘,然后再通过傅...
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这里的指的是傅里叶逆变换,是哈达玛乘积,指的是两个矩阵(或向量)的逐点乘积(Element-wiseMultiplication)。仔细观察上面这个公式,它的直观含义可以用一句话来概括:空(时)域卷积等于频域乘积。简单来说就是,如果要算与的卷积,可以先将它们通过傅里叶变换变换到频域中,将两个函数在频域中相乘,然后再通过傅...