Conceptos Básicos
GLADは、離散潜在空間で操作するグラフ生成モデルであり、他の連続空間よりも優れた性能を発揮します。
Resumen
グラフ生成モデルの重要性と複雑さについて説明。
既存手法の特徴や問題点について詳細な説明。
GLADの設計と利点に焦点を当てた解説。
様々な実験結果を通じてGLADの性能を示す。
潜在空間の設計選択肢や拡散ブリッジ事前分布の影響に関する考察。
Estadísticas
GLADは、競争力あるパフォーマンスを持つ最初の潜在空間グラフ生成モデルです。
Citas
"GLADは、離散潜在空間で操作するグラフ生成モデルであり、他の連続空間よりも優れた性能を発揮します。"