PolyNSD: Polynomial‑Sheaf‑Diffusion erreicht neue State‑of‑the‑Art
Sheaf Neural Networks erweitern graphbasierte Modelle um eine zelluläre Sheaf‑Struktur, die jedem Knoten ein lokales Vektorraum‑„Stalk“ zuweist und lernbare Restriktions‑ bzw. Transport‑Maps entlang der Kanten bereitstellt. Diese Architektur liefert ein kanten‑sensibles inductives Bias, das Heterophilie adäquat behandelt und das Problem des Oversmoothings reduziert.
