arXivのプレプリントとして公開された、Graph Neural Networks（GNNs）の学習方法に関する論文です。 / Scarselliらの初期GNNモデルを念頭に、反復的な拡散・固定点計算を制約付き最適化の枠組みで扱う手法を提案しています。 / ラグランジュ形式を使って、ノード状態と重みを同時に学習する点が特徴とされています。
