تمثّل الشبكات العصبية التلافيفية الطيفية تعميمًا للشبكات التلافيفية القياسية للبيانات ذات البنية الرسومية باستخدام مؤثر لابلاس. يُعدّ الوهم الشائع هو عدم استقرار المرشحات الطيفية، أي عدم إمكانية نقل المرشحات الطيفية بين الرسوم البيانية ذات الأحجام والهياكل المختلفة. وقد قيد هذا الوهم تطوير الشبكات الطيفية للمهام متعددة الرسوم البيانية، مفضلاً التوجه نحو الشبكات الفضائية للرسوم البيانية. ومع ذلك، أثبتت أعمال حديثة استقرار المرشحات الطيفية تحت التغيرات في الرسم البياني. ويكمّل عملنا هذا التأكيد، ويعزز بشكل إضافي جودة نقل المرشحات الطيفية من خلال تقييم أداء الشبكات العصبية التلافيفية الطيفية في مهام تتضمن رسومًا بيانية مختلفة الحجم والاتصال. تُظهر التجارب العددية أداءً متميزًا في مسائل الانحدار الرسومي، وتصنيف الرسوم البيانية، وتصنيف العقد على معيارين رسوميين. ويجدر بالإشارة إلى أن تنفيذ تجاربنا متوفر على منصة GitHub لضمان إمكانية إعادة التكرار.