Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nonlinear Sheaf Diffusion in Graph Neural Networks

論文の概要: Nonlinear Sheaf Diffusion in Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00337v1
Date: Fri, 1 Mar 2024 08:01:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-05 17:55:34.378360
Title: Nonlinear Sheaf Diffusion in Graph Neural Networks
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおける非線形せん断拡散
Authors: Olga Zaghen
Abstract要約: この研究は、グラフ関連タスクのためのシーフニューラルネットワークに非線形ラプラシアンを導入する際の潜在的な利点を探求することに焦点を当てている。主な目的は、離散時間設定における拡散力学、信号伝搬、ニューラルネットワークアーキテクチャの性能に対するそのような非線形性の影響を理解することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work focuses on exploring the potential benefits of introducing a nonlinear Laplacian in Sheaf Neural Networks for graph-related tasks. The primary aim is to understand the impact of such nonlinearity on diffusion dynamics, signal propagation, and performance of neural network architectures in discrete-time settings. The study primarily emphasizes experimental analysis, using real-world and synthetic datasets to validate the practical effectiveness of different versions of the model. This approach shifts the focus from an initial theoretical exploration to demonstrating the practical utility of the proposed model.
Abstract（参考訳）: 本研究は、グラフ関連タスクのための層ニューラルネットワークに非線形ラプラシアンを導入することの潜在的な利点を探ることに焦点を当てている。主な目的は、離散時間設定における拡散力学、信号伝搬、ニューラルネットワークアーキテクチャの性能に対するそのような非線形性の影響を理解することである。この研究は主に実験的な分析に重点を置いており、実世界と合成データセットを用いて異なるバージョンのモデルの実用性を検証する。このアプローチは、最初の理論的探究から提案モデルの実用性実証へと焦点を移す。

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