グラフニューラルネットワーク (GNN) は、ユニバーサルノード表現を学習することによってグラフ構造データをモデリングおよび処理するための主要なパラダイムです。 GNN をトレーニングする従来の

arxiv_reader のブックマーク 2022/09/12 11:23

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4725149937363651491/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2209.04218v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2209.04218v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2209.04218v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">メタパスに基づく構造情報による異種グラフの自己教師あり学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/self-supervised">self-supervised</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/%22representation%20learning%22">representation learning</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/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、ユニバーサル ノード表現を学習することによってグラフ構造データをモデリングおよび処理するための主要なパラダイムです。 GNN をトレーニングする従来の</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220912#bookmark-4725149937363651491"><span class="datetime-body">2022/09/12 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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