Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Tan, Shiyin"'
Autor:
Li, Dongyuan, Tan, Shiyin, Zhang, Ying, Jin, Ming, Pan, Shirui, Okumura, Manabu, Jiang, Renhe
Dynamic graph learning aims to uncover evolutionary laws in real-world systems, enabling accurate social recommendation (link prediction) or early detection of cancer cells (classification). Inspired by the success of state space models, e.g., Mamba,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.06966
Graph augmentation has received great attention in recent years for graph contrastive learning (GCL) to learn well-generalized node/graph representations. However, mainstream GCL methods often favor randomly disrupting graphs for augmentation, which
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.01350
Publikováno v:
In Pattern Recognition January 2022 121
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Song, Fei1 (AUTHOR), Tan, Shiyin1 (AUTHOR), Dou, Zengfa2 (AUTHOR), Liu, Xiaogang3 (AUTHOR) xiaogliu@nwpu.edu.cn, Ma, Xiaoke1 (AUTHOR) xkma@xidian.edu.cn
Publikováno v:
BMC Bioinformatics. 1/11/2022, Vol. 23 Issue 1, p1-21. 21p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.