グラフ畳み込みネットワーク に関する最新の記事

新しい方法がテクノロジーと臨床知識を統合してメラノーマの診断を改善する。

Flex-GCNは、高度なグラフ手法を使って3D人間ポーズの推定精度を向上させる。

新しい方法で骨格データを使って人間の活動の認識が向上するよ。

新しい方法は、関節の動きに注目することでスケルトンデータを使ったアクション認識を改善する。

研究では、脳画像データを使って自閉症を分類するための機械学習が探求されている。

教育ツールにおける自動質問分類を強化するためにGCNsを活用する。

新しいグラフベースの方法が解剖形状分析のためのスケルトン化を強化する。

新しいアプローチでリチウムイオンバッテリーの健康評価の精度が向上する。

研究がPFASの毒性とその健康への影響についての新しい発見を明らかにした。

チームワークでのリンクを予測する方法をコラボレーションネットワークを通じて学ぼう。

グラフ学習がセミスーパーバイザードドメイン適応をどう強化するか見てみよう。

SuperGCNは、高度なCPU技術を使って大きなグラフのトレーニング効率を向上させる。

予測モデルがファストファッションのサステナビリティをどう変えるかを発見しよう。

名前付きエンティティ認識とリッチエンベディングを使った、よりスマートなドキュメントクラスタリングの新しい方法。

限られた情報がセミスーパーバイズド学習を使ったノード分類にどう役立つかを学ぼう。

新しいアプローチがGCNとマルコフ過程を使って知識グラフの分類を改善する。

新しいモデルが複雑なユーザーとアイテムのつながりを捉えることで、オンラインおすすめを改善する。

新しい方法でスケルトンデータ分析を通じてアクション認識が向上する。