شبكات العصبونات الرسومية مع مرشحات ARMA التوهجية

الشبكات العصبية الرسمية الشائعة تطبق عمليات التفويض على الرسوم البيانية بناءً على مرشحات الطيف متعددة الحدود. في هذا البحث، نقترح طبقة تفويض رسمية جديدة مستوحاة من مرشح الوسط المتحرك الذاتي (ARMA) الذي يوفر، مقارنة بمرشحات متعددة الحدود، استجابة ترددية أكثر مرونة، وهو أكثر مقاومة للضوضاء، ويُحسن التقاط الهيكل العالمي للرسم البياني. نقترح تنفيذ شبكة عصبية رسمية لمرشح ARMA بتكوين متكرر وموزع، مما يتيح الحصول على طبقة تفويض فعالة في التدريب، محصورة في فضاء العقد، ويمكن نقلها إلى رسوم بيانية جديدة عند الاختبار. نقوم بتحليل طيفي لدراسة تأثير الترشيح لطبقة ARMA المقترحة ونقدم تجارب على أربع مهام ثانوية: تصنيف العقد شبه المشرف، تصنيف الإشارات الرسمية، تصنيف الرسوم البيانية، وتقدير الرسوم البيانية. تظهر النتائج أن طبقة ARMA المقترحة تحقق تحسينات كبيرة مقارنة بالشبكات العصبية الرسمية المستندة إلى مرشحات متعددة الحدود.