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在本文中，我们提出了一种新的神经网络架构，名为 DGCNN。DGCNN 通过利用核函数计算数据点之间的关系来构建图形，并将图形视为输入。我们验证了 DGCNN 在多个数据集上的有效性，并将其与各种现有方法进行了比较。我们的实验表明，DGCNN 优于其他方法，特别是在传统的机器学习任务中表现出色。
In this paper, we introduce a novel neural network architecture named DGCNN. DGCNN constructs graphs by calculating the relationships between data points using kernel functions and treats them as inputs. We demonstrated the effectiveness of DGCNN on multiple datasets, and compared it with various existing methods. Our experiments show that DGCNN outperforms other methods, particularly in traditional machine learning tasks.