본 논문은 Sheaf Neural Network의 한계를 극복하기 위해 Polynomial Neural Sheaf Diffusion (PolyNSD)를 제안합니다. PolyNSD는 SVD 기반 정규화 및 밀집된 엣지별 제약 맵에 의존하는 기존 Sheaf Diffusion 구현의 문제점을 해결하기 위해 개발되었습니다. PolyNSD는 정규화된 Sheaf Laplacian의 K차 다항식을 기반으로 하는 전파 연산자를 사용하여 안정적인 세 항 재귀를 통해 평가됩니다. 이를 통해 단일 레이어에서 명시적인 K-홉 수용 필드를 제공하고, 대각 제약 맵을 사용하여 성능을 향상시키며, 런타임과 메모리 요구 사항을 줄입니다.
