tg.nn.ChebConv变体

引用\[1\]中介绍了ChebConv的核心思想是使用切比雪夫多项式来代替谱域的卷积核。在构造ChebConv神经网络时，首先定义了一个Cheb类，其中包含了两个ChebConv层。在forward函数中，通过调用这两个ChebConv层来进行节点分类任务的前向传播。\[1\]

引用\[2\]中介绍了GAT（Graph Attention Network）的构建过程。在构造GAT神经网络时，首先定义了一个GAT类，其中包含了两个GATConv层。在forward函数中，通过调用这两个GATConv层来进行节点分类任务的前向传播。\[2\]

根据提供的引用内容，没有提到tg.nn.ChebConv的变体。因此，无法提供关于tg.nn.ChebConv的变体的具体信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [task3 基于图神经网络的节点表征学习](https://blog.csdn.net/EZaaEZ/article/details/118154731)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [PyTorch中的torch.nn.Parameter() 详解](https://blog.csdn.net/weixin_44966641/article/details/118730730)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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