Di Niu

iHASは、カスタマイズされた次元選択を通じて、レコメンダーシステムの予測精度と効率を向上させるよ。

グラフニューラルネットワークを説明する新しい方法が透明性と信頼を高める。

エッジに焦点を当てたサブグラフ説明を使って、より明確なGNN予測を得る新しいアプローチ。

新しいモデルは、効率のためにシンプルな機能を組み合わせて画像編集をスムーズにするよ。

低消費電力デバイス向けのアテンションメカニズムを強化する新しいアプローチ。