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رؤى - 情報工学
グラフの神秘: グラフニューラルネットワークとグラフ生成
グラフニューラルネットワーク（GNN）の重要性と応用に焦点を当てる。
Wirtinger Flowを使用したホログラフィック位相回復
位相だけでなく振幅も考慮した新しい勾配法の提案
学習されたHeegard-Bergerスキームを使用した堅牢な分散圧縮
学習された圧縮器はHeegard-Berger定理の達成部分を模倣し、情報理論的な限界に近い操作可能な結果をもたらします。
ニューラル圧縮における格子変換符号化でのレート・歪み限界へのアプローチ
NTCはi.i.d.シーケンスに対してサブ最適であることを実証し、LTCが最適なベクトル量子化を実現することを示す。
非線形シーフ拡散におけるグラフニューラルネットワーク
グラフニューラルネットワークにおける非線形ラプラシアンの導入が拡散ダイナミクス、信号伝播、およびニューラルネットワークの性能に与える影響を探求する。
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