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유사컴공님의 블로그

[GNN] GNN을 위한 그래프 푸리에 변환과 스펙트럴 필터링

그래프 푸리에 변환은 GNN과 그래프 신호 처리에서 왜 중요할까? 이는 그래프 내 중요한 구조적 특성, 예를 들어 커뮤니티 구조, 노드 간 연결 패턴, 경계나 노이즈를 주파수 도메인에서 포착하기 위한 핵심 도구다. 전통적인 푸리에 변환처럼 신호를 주파수별로 분해함으로써, 그래프의 복잡한 패턴을 효과적으로 분석하고 활용할 수 있다. 이 과정은 스펙트럴 필터링을 통해 구체화되며, 필터링은 주파수별로 신호를 조작해 원하는 패턴을 강조하거나 억제한다. 아래에서 이 흐름을 단계별로 설명하며, GFT가 그래프의 어떤 특성을 포착하는지, 그리고 필터링이 이를 어떻게 구체화하는지 알아보자.1. 그래프 신호와 라플라시안 고유벡터의 의미- 그래프 신호 $x$그래프의 각 노드는 하나의 값(스칼라) 또는 벡터(예: 사용자 노..
AI/딥러닝 2025. 9. 26. 02:38
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