グラフニューラルネットワーク（GNN）は、グラフデータ表現で目覚ましい成功を収めています。ただし、以前の作業では理想的なバランスの取れたデータセットしか考慮されておらず、実際の不均衡なデータセットはほ

arxiv_reader のブックマーク 2021/05/26 11:23

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4703163150878971458/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.11625v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.11625v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2105.11625v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">Boosting-GNN：不均衡なノード分類でのグラフネットワークのブースティングアルゴリズム</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GCN">GCN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GNN">GNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22transfer%20learning%22">transfer learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">グラフニューラルネットワーク（GNN）は、グラフデータ表現で目覚ましい成功を収めています。ただし、以前の作業では理想的なバランスの取れたデータセットしか考慮されておらず、実際の不均衡なデータセットはほ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210526#bookmark-4703163150878971458"><span class="datetime-body">2021/05/26 11:23</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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