Junwei Su

La investigación se centra en mejorar la eficiencia del entrenamiento en gráficos dinámicos.

Explorando métodos para mejorar el aprendizaje automático en entornos de grafos dinámicos.

Este estudio explora cómo la conciencia topológica afecta el rendimiento y la equidad de las Redes Neuronales de Grafo.

Un nuevo marco mejora la eficiencia del aprendizaje de grafos heterogéneos.

Este estudio examina cómo el precondicionamiento puede mejorar el rendimiento del SGD en comparación con la regresión ridge.

Un nuevo marco mejora la eficiencia del entrenamiento para redes complejas.

Descubre cómo los TGNNs modelan las relaciones de datos que cambian con el tiempo.