Предпосылки: В настоящее время я занимаюсь разработкой алгоритмов поиска топологии для ИНС (в основном вдохновленных операциями дополнения алгоритма NEAT). Недавно я обнаружил горько-сладкую матрицу смежности как разреженное представление графов, которое, казалось бы, очень полезно для поиска циклов и разумных разделов внутри графов с использованием векторизованных операций.
Мой вопрос: существует ли алгоритм эффективного использования памяти для выполнения операций со спектральным графом, таких как вычисление лапласиана и собственных значений / векторов с представлением в виде древовидного графа.
Текущий обходной путь: Единственный способ, которым я могу это сделать, - это пройти по дереву и построить промежуточную матрицу смежности для вычисления, а затем приписать результаты обратно узлам / ребрам. Тем не менее, это все еще занимает пространство узлов ^ 2. Мы будем очень благодарны за любые предлагаемые темы исследования или решения.