Graph theory and geometric deep learning

La seguente tesi propone un’introduzione al geometric deep learning. Nella prima parte vengono presentati i concetti principali di teoria dei grafi ed introdotta una dinamica di diffusione su grafo, in analogia con l’equazione del calore. A seguire, iniziando dal linear classifier verranno introdotte le architetture che hanno portato all’ideazione delle graph convolutional networks. In conclusione, si analizzano esempi di alcuni algoritmi utilizzati nel geometric deep learning e si mostra una loro implementazione sul Cora dataset, un insieme di dati con struttura a grafo.