Graph Anisotropic Diffusion

Traditional Graph Neural Networks (GNNs) rely on message passing, which amounts to permutation-invariant local aggregation of neighbour features. Such a process is isotropic and there is no notion of `direction' on the graph. We present a new GNN architecture called Graph Anisotropic Diffusion....

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2022-04
Hauptverfasser:	Elhag, Ahmed A A, Corso, Gabriele, Stärk, Hannes, Bronstein, Michael M
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Diffusion Graph neural networks Message passing Permutations
Online-Zugang:	Volltext
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