Sheaf 神经网络

Dec, 2020

Sheaf Neural Networks

Jakob Hansen, Thomas Gebhart

TL;DR本文提出了一种基于sheaf Laplacian的sheaf神经网络，该网络通过泛化已有的graph convolutional networks模型中的扩散操作，提供了一种proper generalization的方法，以适用于节点间关系非恒定、非对称、不同维度的领域。研究结果表明，在节点之间关系非对称且带符号的领域，sheaf神经网络可以优于graph convolutional networks。

Abstract

We present a generalization of graph convolutional networks by generalizing the diffusion operation underlying this class of graph neural networks. These →