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SheafDEQ：用神经层束实现收敛的隐式图网络
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…
arXiv cs.LG35 天前
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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…