Zobrazeno 1 - 10
of 64
pro vyhledávání: '"Gu, Mengting"'
Node classification for graph-structured data aims to classify nodes whose labels are unknown. While studies on static graphs are prevalent, few studies have focused on dynamic graph node classification. Node classification on dynamic graphs is chall
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.03449
Autor:
Yeh, Chin-Chia Michael, Gu, Mengting, Zheng, Yan, Chen, Huiyuan, Ebrahimi, Javid, Zhuang, Zhongfang, Wang, Junpeng, Wang, Liang, Zhang, Wei
Graph neural networks (GNNs) are deep learning models designed specifically for graph data, and they typically rely on node features as the input to the first layer. When applying such a type of network on the graph without node features, one can ext
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.05648
Autor:
Cong, Weilin, Wu, Yanhong, Tian, Yuandong, Gu, Mengting, Xia, Yinglong, Chen, Chun-cheng Jason, Mahdavi, Mehrdad
Transformers have achieved great success in several domains, including Natural Language Processing and Computer Vision. However, its application to real-world graphs is less explored, mainly due to its high computation cost and its poor generalizabil
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.10447
Modeling inter-dependencies between time-series is the key to achieve high performance in anomaly detection for multivariate time-series data. The de-facto solution to model the dependencies is to feed the data into a recurrent neural network (RNN).
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.06783
Publikováno v:
In Bulletin du Cancer March 2023 110(3):265-274
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:
Separation Science Plus; May2024, Vol. 7 Issue 5, p1-10, 10p
Autor:
PsychENCODE Consortium, Wang, Daifeng, Liu, Shuang, Warrell, Jonathan, Won, Hyejung, Shi, Xu, Navarro, Fabio C. P., Clarke, Declan, Gu, Mengting, Emani, Prashant, Yang, Yucheng T., Xu, Min, Gandal, Michael J., Lou, Shaoke, Zhang, Jing, Park, Jonathan J., Yan, Chengfei, Rhie, Suhn Kyong, Manakongtreecheep, Kasidet, Zhou, Holly, Nathan, Aparna, Peters, Mette, Mattei, Eugenio, Fitzgerald, Dominic, Brunetti, Tonya, Moore, Jill, Jiang, Yan, Girdhar, Kiran, Hoffman, Gabriel E., Kalayci, Selim, Gümüş, Zeynep H., Crawford, Gregory E., Roussos, Panos, Akbarian, Schahram, Jaffe, Andrew E., P.White, Kevin, Weng, Zhiping, Sestan, Nenad, Geschwind, Daniel H., Knowles, James A., Gerstein, Mark B.
Publikováno v:
Science, 2018 Dec . 362(6420), 1266-1266.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26569377
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.