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关键词graph neural network (gnn)

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因果图 ODE：多智能体动态系统的连续处理效果建模
通过使用图神经网络 (GNN) 作为普通微分方程 (ODE) 函数，我们提出了因果图普通微分方程 (CAG-ODE) 模型，该模型能够捕捉多个代理间的连续交互，并学习时间相关的处理表示，从而实现对潜在结果的准确预测。通过引入两个域对抗学习目
PDF4 months ago
多尺度对比协同训练用于事件时间关系抽取
MulCo 是一种用于更好地融合 BERT 和 GNN 对本地和全局上下文特征的技术，通过对比 GNN 多层多跳子图（全局上下文嵌入）和 BERT 输出（本地上下文嵌入），MulCo 实现了 GNN 和 BERT 模块的协同参数化。MulC
PDF2 years ago
基于图的鲁棒强化学习在物流优化中的应用
我们结合了图神经网络和强化学习，在纽约市的广义交通网络中，运用强化学习方法，分别比较了 GAT，Pro-CNN 和 PTDNet 三种算法。最终我们利用 PTDNet 和 GNN 进行强化训练，在 AMOD 系统优化问题上取得了 SOTA
PDF2 years ago
CVPR异构 GNN 长期视觉地图稀疏化
本文介绍了一种使用图神经网络模型建模三维稠密地图为异构图并预测三维点重要性得分的方法，以选取具有未来重定位价值和稀疏地图覆盖的点。该方法在自适应环境中提取出稳定和广泛可见的地图点，并在定位性能方面优于基线模型。
PDF2 years ago