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transductive and inductive learning
搜索结果 - 4
核分割的两阶段联合传导和归纳学习
在诊断和治疗癌症疾病中，基于人工智能的组织病理学图像中的细胞核分割是一项至关重要的任务，它减少了手动筛查显微组织图像所需的时间，并且能够解决病理学家在诊断过程中的冲突。本研究提出了一种新颖的细胞核分割方法，利用了可用的带标签和未标签数据。该
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8 months ago
深度图对比表示学习
本文提出了一种基于对比方法的无监督图表示学习框架，利用对节点进行的对比目标学习节点表示，包括结构和属性层面的图视图生成，实验证明本方法在各种真实世界数据集上的表现均优于现有最新技术方法，特别是在跨学科学习任务中，甚至超过监督方法，具有广泛的
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4 years ago
AAAI
图神经网络的深度迭代自适应学习
本篇研究论文提出了一种端到端图学习框架 ——DIAL-GNN，它能够同时学习图结构和图嵌入，并借助于一种自适应图正则化方法和一种迭代算法来优化图结构和性能，实验表明该方法在转导性和归纳性学习方面取得了不错的表现。
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5 years ago
GraphNAS: 强化学习下的图神经网络架构搜索
本研究提出一种名为 GraphNAS 的图神经网络结构搜索方法，可用于自动搜索最佳图神经网络架构，通过强化学习训练循环网络，实现生成变长字符串，针对验证数据集的期望准确性最大化，实验结果表明在传导和归纳性学习设置中的节点分类任务中，Grap
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5 years ago
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