El modelo A2GNN mejora el rendimiento al adaptar el conocimiento de grafos en diferentes dominios.
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Jiajun Bu
Un nuevo enfoque para la adaptación de dominios en grafos sin necesidad de datos etiquetados.
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Un nuevo enfoque para mejorar los sistemas de recomendación corrigiendo sugerencias inadecuadas de manera eficiente.
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Un nuevo estándar ayuda a mejorar el rendimiento de las GNN frente a los desafíos del ruido en las etiquetas.
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Una mirada a los desafíos y las innovaciones en los métodos de adaptación de dominio en grafos.
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ANR mejora la eficiencia y el rendimiento en tareas de representación de datos.
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Las Redes Neuronales Gráficas Inceptivas unen la homofilia y la heterofilia para una mejor representación de datos.
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