spectral-learning

提出了一种利用深度特征空间和基于算子的潜在状态空间模型的随机非线性动力系统的谱学习方法，在预测和滤波任务中表现出稳定的性能。

本文介绍了 HMH，这是一种分层多尺度图神经网络框架，旨在解决异配图中的过平滑和过挤压问题。它利用基于 Haar 小波基的谱滤波器，实现了可扩展的学习，并在节点和图分类任务上取得了更好的性能。