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näkemys - Graphbasiertes maschinelles Lernen
Effizientes Verfahren zur Auswahl von Negativbeispielen für Graphneuronale Netze
Ein Verfahren zur schichtübergreifenden Auswahl von Negativbeispielen, das die Redundanz zwischen den Schichten reduziert und die Leistung von Graphneuronalen Netzen verbessert.
Erkennung invarianter Nachbarschaftsmuster für heterophile Graphen
Wir präsentieren ein neuartiges Invariantes Nachbarschaftsmuster-Lernverfahren (INPL), um die Verteilungsverschiebungen auf nicht-homophilen Graphen zu mildern. INPL lernt eine invariante Graphenrepräsentation, indem es die adaptive Nachbarschaftsinformation erfasst und die Verteilungsverschiebungen in unbekannten Testumgebungen abmildert.
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