Zobrazeno 1 - 10
of 327
pro vyhledávání: '"Chen, Aiguo"'
Node classifiers are required to comprehensively reduce prediction errors, training resources, and inference latency in the industry. However, most graph neural networks (GNN) concentrate only on one or two of them. The compromised aspects thus are t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.19502
The success of Graph Neural Networks (GNN) in learning on non-Euclidean data arouses many subtopics, such as Label-inputted GNN (LGNN) and Implicit GNN (IGNN). LGNN, explicitly inputting supervising information (a.k.a. labels) in GNN, integrates labe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.10629
Nowadays, Graph Neural Networks (GNNs) following the Message Passing paradigm become the dominant way to learn on graphic data. Models in this paradigm have to spend extra space to look up adjacent nodes with adjacency matrices and extra time to aggr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.08541
Publikováno v:
In Complementary Therapies in Clinical Practice February 2024 54
Conventional Supervised Learning approaches focus on the mapping from input features to output labels. After training, the learnt models alone are adapted onto testing features to predict testing labels in isolation, with training data wasted and the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2102.05246
Autor:
Wu, Yunfan, Chen, Aiguo, Xiao, Hua, Jano-Ito, Marco, Alnaeli, Mustafa, Alnajideen, Mohammad, Mashruk, Syed, Valera-Medina, Agustin
Publikováno v:
In Green Energy and Resources December 2023 1(4)
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.