グラフニューラルネットワーク

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Einblick - グラフニューラルネットワーク

地域文化の予測において、グラフニューラルネットワークの潜在能力を示す。

GNNは、多クラス分類シナリオでの改善を示しているが、より一般的で現実的な多ラベル分類シナリオにはまだ十分な注目が集まっていない。

既存のGSR方法は現実世界での適用性に制限があるが、提案されたSG-GSRはクリーンなサブグラフを活用して堅牢性を向上させる。

CCおよびBCの計算を高速化するCNCA-IGEモデルは、実験結果で優れたパフォーマンスを示しました。

論文は、グラフ一般化のための協力分類と合理化方法を提案しています。

GOODは、動的な多関係グラフにおけるドメイン外リンク予測問題に特化した新しいGNNアプローチを導入しました。

GNNの表現力と過度な圧縮を改善するために、レイヤー多様なネガティブサンプリング手法が提案されている。

ニューラルネットワークを計算グラフとして表現し、パーミュテーション対称性を保持することで、異なるアーキテクチャに対応可能な効果的な手法を提案。

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。

グラフニューラルネットワークは、ソーシャルネットワーク内のターゲットノードを効果的に収集するための有力な手法である。

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