Curvature-enhanced graph convolutional network for biomolecular interaction prediction
Geometric deep learning has demonstrated a great potential in non-Euclidean data analysis. The incorporation of geometric insights into learning architecture is vital to its success. Here we propose a curvature-enhanced graph convolutional network (CGCN) for biomolecular interaction prediction. Our...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Shen, Cong, Ding, Pingjian, Wee, Junjie, Bi, Jialin, Luo, Jiawei, Xia, Kelin |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Physical and Mathematical Sciences |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/174927 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Forman persistent Ricci curvature (FPRC)-based machine learning models for protein-ligand binding affinity prediction
بواسطة: Wee, Junjie, وآخرون
منشور في: (2023) -
On the ricci curvature of a compact hypersurface in Euclidean space
بواسطة: Leung, P.-F.
منشور في: (2014) -
Poisson kernel: avoiding self-smoothing in graph convolutional networks
بواسطة: Yang, Ziqing, وآخرون
منشور في: (2022) -
The Total Mean Curvature of a Complete Noncompact Surface of Nonnegative Curvature in ℝ3
بواسطة: Cheung, L.-F., وآخرون
منشور في: (2014) -
When convolutional network meets temporal heterogeneous graphs: an effective community detection method
بواسطة: Zheng, Yaping, وآخرون
منشور في: (2023)