Learning a mixture of graph neural networks
GNN models are designed to handle complex and non-uniform graph-structured data for classification tasks such as node, link, and graph-level predictions. However, the randomness and unfixed node ordering of graph data still proposes a challenge to GNN models. To improve the accuracy of GNN mod...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/167150 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|