graph neural network の初期から書いてある。グラフフーリエ変換をチェビシェフ多項式近似したら精度が良くなった。過学習していたのでは疑惑。おもしろ

機械学習

Nyoho のブックマーク 2019/09/02 19:17

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4673724040487375586/comment/Nyoho" data-user-id="Nyoho" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/logmi.jp/tech/articles/321767" data-original-href="https://logmi.jp/tech/articles/321767" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Flogmi.jp%2Ftech%2Farticles%2F321767" data-user-icon="/users/Nyoho/profile.png">グラフ構造にまつわるサーベイ結果まとめ　GNNからApplicationsまで Part1</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">graph neural network の初期から書いてある。グラフフーリエ変換をチェビシェフ多項式近似したら精度が良くなった。過学習していたのでは疑惑。おもしろ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/Nyoho/20190902#bookmark-4673724040487375586"><span class="datetime-body">2019/09/02 19:17</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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