SheafDEQ：用神经层束实现收敛的隐式图网络
原文标题：Fixed Points Without Fixed Diffusion: Implicit Neural Sheaves for Convergent Test-Time Computation
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论文提出 SheafDEQ，一种基于自适应神经层束传播的次齐次深度平衡架构，其可学习的矩阵值层束限制映射能对齐、混合或反转邻居表示。作者证明在温和正则条件下，该模型从任意正初始化出发经不动点迭代可全局收敛到唯一平衡点，且在通信延迟有界时仍保证收敛。在分布式推理与社区检测任务上，SheafDEQ 优于固定传播的隐式基线，并在异质连接增强时表现更稳健。
- 问题
- 隐式图网络受约束限制，平衡点变换表达力不足。
- 方法
- 用自适应神经层束传播的次齐次深度平衡架构，学习矩阵值层束限制映射对齐、混合或反转邻居表示。
- 结果
- 在Sums、MNIST Terrain、Coordinates及社区检测上优于固定传播隐式基线，异质连接增强时更稳健。
- 影响
- 在保留平衡点优势的同时提升表达力，适合需反复非局部聚合的分布式推理场景。
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