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näkemys - Graphen-Neuronale Netzwerke
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten für Erkenntnisse mit HL-HGAT
HL-HGAT ermöglicht effektive Verarbeitung von heterogenen Signalrepräsentationen in k-Simplizes.
Vereinfachtes PCNet mit Robustheit: Analyse und Vergleich mit PCNet
SPCNet übertrifft PCNet in der Leistungsfähigkeit und Robustheit.
Lernen von Repräsentationen auf heterophilen Graphen mit gerichteter Nachbarschaftsaufmerksamkeit
Die Arbeit stellt den Directional Graph Attention Network (DGAT) vor, das die Leistung des Graph Attention Network (GAT) auf heterophilen Graphen verbessert.
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