arXiv cs.LG· Jan-Willem Van Looy, Alessandro Trenta, Alessio Gravina, Alessio Borgi, Ferdinando Zanchetta, Pietro Li\`o, Davide Bacciu, Rita Fioresi·· 6 小时前AI 评分12
ONDA：基于层（sheaf）的振荡神经动力学长程图学习框架
Oscillatory Neural Dynamics over Sheaves
AI 导读
研究者提出 ONDA，一个基于算子值信息波的长程图学习框架，让 stalk 表示在学到的 sheaf 传输算子驱动的二阶动力学下演化，将波状传播与局部几何表达结合。stalk 级敏感度分析显示其跨节点影响永不消失，在长程传播、严重图瓶颈、图迁移与异配基准上均优于标量波传播、扩散式 sheaf 基线及 SOTA 模型。
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