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。
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。
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。
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。