私たちはスキャタリング変換をグラフに一般化し、その結果としてグラフ上の畳み込みニューラルネットワークを構築しました。一定の条件のもとで、このようなネットワークによって生成される特徴量は、置換に対してほぼ不変であり、グラフ操作に対して安定していることを示しています。数値結果は、関連データセットでの競争力のある性能を示しています。