Zobrazeno 1 - 10
of 35
pro vyhledávání: '"Qiu, Haiquan"'
Message passing mechanism contributes to the success of GNNs in various applications, but also brings the oversquashing problem. Recent works combat oversquashing by improving the graph spectrums with rewiring techniques, disrupting the structural bi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.11199
Rule learning is critical to improving knowledge graph (KG) reasoning due to their ability to provide logical and interpretable explanations. Recently, Graph Neural Networks (GNNs) with tail entity scoring achieve the state-of-the-art performance on
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.12306
Publikováno v:
In Pattern Recognition August 2023 140
Publikováno v:
In Knowledge-Based Systems 10 January 2022 235
Publikováno v:
In Information Sciences May 2021 558:21-33
Graph Neural Networks (GNNs) have been recently introduced to learn from knowledge graph (KG) and achieved state-of-the-art performance in KG reasoning. However, a theoretical certification for their good empirical performance is still absent. Beside
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::fa8163bade78b38b725507b2d512221a
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:
International Journal of Machine Learning & Cybernetics; Feb2023, Vol. 14 Issue 2, p567-586, 20p
Publikováno v:
IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence; Aug2022, Vol. 44 Issue 8, p4355-4373, 19p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.