Pan Li

マシンアンラー二ングの方法はデータプライバシー権を尊重するために重要だよ。

変化するグラフデータ環境で予測を向上させる方法を紹介します。

機械学習におけるデータプライバシーのための確率的勾配ランジュバン学習の解明を探ろう。

新しいモデルが点集合を使ってグラフ分析を再定義し、予測を向上させるよ。

新しいGSSCメソッドがグラフ分析の効率と効果を向上させるよ。

この作業は、データの有用性を維持しつつ、グラフ拡散におけるプライバシーを強化する。

この研究では、有向グラフにおける位置エンコーディングの新しい方法を紹介してるよ。

新しいモデルが有向非巡回グラフの作成を簡単にしたよ。

研究者たちは、さまざまなデータと効率的な方法を使ってタンパク質モデルのトレーニングを改善してる。