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içgörü - グラフ表現学習
スケール不均衡データで訓練されたエッジ重視グラフオートエンコーダーによる巡回セールスマン問題の効率的な解決法
提案されたエッジ重視グラフオートエンコーダーモデルは、さまざまな都市数のTSPを解決するために訓練され、実用的な最適化課題に対処する可能性を示しています。
ヘテロフィリー下での堅牢なグラフ構造学習
異なるクラスからの接続ノードを考慮した高品質グラフの学習手法が重要である。
グラフ部分ラベル学習と潜在原因の発見
GNNモデルがノイズのあるラベルを効果的に処理するための新しい方法、GPCDを提案します。
グラフ表現学習におけるタスク統合の探求：生成的アプローチを通じて
GA2Eは、異なるグラフタスクに対応するための統一されたアプローチを提供し、タスク間の不一致を軽減し、モデルの効果を最大化します。
グラフを点集合として表現する新しい手法
グラフを点集合に変換し、点集合エンコーダを用いてグラフ表現を学習する新しい手法を提案する。この手法により、従来のグラフニューラルネットワークよりも優れた表現力を持つモデルを構築できる。
グラフ表現エンベディングの多次元対比学習による強化
グラフ構造を保持しつつ、ノードをベクトル表現にマッピングするグラフ表現学習の手法を提案する。ラベル付きデータが限られる場合でも優れた性能を発揮する。
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