揭示广义图传播的弯曲流程

本研究提出了广义传播神经网络（GPNNs）框架，用于统一基于传播的图神经网络。通过实验验证权衡设计空间，并通过理论分析强调邻接函数的关键作用。同时，提出了连续统一Ricci曲率（CURC），用于有向和加权图，并验证了GPNNs的狭口分析。初步探索了学习到的传播模式，并观察到了“曲率减小流”的现象。