Zobrazeno 1 - 10
of 478
pro vyhledávání: '"Alippi, C."'
Publikováno v:
2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8f75d7e6bd82356ac25efd92d0bac0ea
https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892142
https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892142
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Grattarola, D., Alippi, C.
In this paper we present Spektral, an open-source Python library for building graph neural networks with TensorFlow and the Keras application programming interface. Spektral implements a large set of methods for deep learning on graphs, including mes
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1276e05f2d1e98250ee8f3da2d8b6f1a
http://arxiv.org/abs/2006.12138
http://arxiv.org/abs/2006.12138
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
Source at http://proceedings.mlr.press/. Spectral clustering (SC) is a popular clustering technique to find strongly connected communities on a graph. SC can be used in Graph Neural Networks (GNNs) to implement pooling operations that aggregate nodes
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dc9d50073242ba98224989faa9ef0344
https://hdl.handle.net/11250/2736411
https://hdl.handle.net/11250/2736411
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
We present Graph Random Neural Features (GRNF), a novel embedding method from graph-structured data to real vectors based on a family of graph neural networks. The embedding naturally deals with graph isomorphism and preserves the metric structure of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e14f7228bc50a12e02fb2136dee52943
http://arxiv.org/abs/1909.03790
http://arxiv.org/abs/1909.03790
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.