Yun Xiong

革新的なアプローチでGPU上の時間的インタラクショングラフのトレーニングが早くなる。

RDGSLの動的グラフにおけるノイズ削減の革新的なアプローチを探る。

新しいアプローチがダイナミックグラフのモデリングを改善して、予測がより良くなってるよ。

新しいモデルが時間とともに変わる関係の研究を強化する。

トランスフォーマーを使って動的グラフの予測を強化する新しいアプローチ。

過去のデータを使って未来の出来事を予測する新しい方法を見てみよう。

新しい手法が、シンボリック回帰と木構造探索技術を使って時系列分析を改善するよ。

DropPatchは革新的なマスキング技術を使って時系列予測を向上させるよ。