Advancement in graph data mining: applications in unsupervised, continual, and few-shot learning
Graph mining has proven to be extremely useful in analysing features and properties of real-world graphs. This enables a number of tasks including the prediction and evaluation of how information varies with changes in the link structure, generating and building models to extract properties such as...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Rakaraddi, Appan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Lam Siew Kei |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/176227 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
FEW-SHOT IMAGE RECOGNITION AND OBJECT DETECTION
بواسطة: LI YITING
منشور في: (2023) -
Relative and absolute location embedding for few-shot node classification on graph
بواسطة: LIU, Zemin, وآخرون
منشور في: (2021) -
MuLAN: multi-level attention-enhanced matching network for few-shot knowledge graph completion
بواسطة: Li, Qianyu, وآخرون
منشور في: (2024) -
Learning to Self-Train for Semi-Supervised Few-Shot Classification
بواسطة: Xinzhe Li, وآخرون
منشور في: (2020) -
Few-shot vision recognition and generation for the open-world
بواسطة: Song, Nan
منشور في: (2024)