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non-euclidean domains
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广义隐式神经表示法
研究了在非欧几里得域中学习隐式神经表征(INRs)的问题,介绍了一种利用图的谱嵌入来近似节点位置,并在各种真实世界的非欧几里得域的信号上进行了实验。
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2 years ago
图神经网络综述
该论文综述了图神经网络在数据挖掘和机器学习领域的广泛应用,提出了四种图神经网络的分类,并讨论了在各个领域中的应用以及图神经网络的开放源代码、基准数据集和模型评估,并提出了该领域的潜在研究方向。
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6 years ago
ICLR
图上扩散散射变换
本文论述了通过扩展散射变换到非欧几里得域并使用扩散小波,可以在保持度量变化稳定性的同时,获取能够捕获类似于欧几里得散射的高频信息的稳定表征的研究。
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6 years ago
有限加权图上流形值数据的非局部修复
本文介绍了一种基于图无穷 - Laplace 算子的、适用于有限带权图上的流形值数据的非局部修复方法,并推导了一个显式的数值解法,该方法在两类合成流形值图像上得到了验证。
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7 years ago
几何深度学习:超越欧几里德数据
本文主要探讨了几种几何深度学习问题以及目前存在的解决方案、主要困难、应用和未来研究方向。这些问题涉及非欧几里得域,需要使用结构化的深度神经模型来解决。
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8 years ago
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