本研究提出了CRaWl，一种基于1D CNN的神经网络架构，旨在进行图学习，特别是在小子图计数和随机游走方面表现出色。通过分析不同阶数单形复合物上的随机游走，建立了位置编码与结构编码的关系，并提出了Hodge1Lap边界位置编码。此外，研究还探讨了基于单纯复形数据的神经网络架构，提出了单纯神经网络（SNNs），并在合成和真实数据上验证了其有效性。