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"n次元ユークリッド空間での等長変換群 + モチベーションとしてはData Augmentationなど / 従来のグラフニューラルネットワークで使われるノードの特徴ベクトルhの他に実際のノードの座標であるxを導入" arXiv:2102.09844 2021
sh19910711 のブックマーク 2024/04/22 10:08
【論文紹介】E(n) Equivariant Graph Neural Networks - Pseudo Theory of Everything[*algorithm][graph][--][W][cs.LG] "n次元ユークリッド空間での等長変換群 + モチベーションとしてはData Augmentationなど / 従来のグラフニューラルネットワークで使われるノードの特徴ベクトルhの他に実際のノードの座標であるxを導入" arXiv:2102.09844 20212024/04/22 10:08
"n次元ユークリッド空間での等長変換群 + モチベーションとしてはData Augmentationなど / 従来のグラフニューラルネットワークで使われるノードの特徴ベクトルhの他に実際のノードの座標であるxを導入" arXiv:2102.09844 2021
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pseudo-theory-of-everything.hatenablog.com2024/04/22
対称性が課された機械学習の理論に興味があり、なんとなく探していたところ、最近出た論文に読みやすそうなものがあったので読んでみました。次の論文を紹介したいと思います。 arxiv.org イントロダクション こ...
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"n次元ユークリッド空間での等長変換群 + モチベーションとしてはData Augmentationなど / 従来のグラフニューラルネットワークで使われるノードの特徴ベクトルhの他に実際のノードの座標であるxを導入" arXiv:2102.09844 2021
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【論文紹介】E(n) Equivariant Graph Neural Networks - Pseudo Theory of Everything
対称性が課された機械学習の理論に興味があり、なんとなく探していたところ、最近出た論文に読みやすそうなものがあったので読んでみました。次の論文を紹介したいと思います。 arxiv.org イントロダクション こ...
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