Gradient boosted graph convolutional network on heterophilic graph
Graph Neural Networks (GNNs) are impressive models that have been highly successful in performing graphical analysis and learning. However, GNNs are known to be outstanding in learning from homophilic graphs but are subpar in learning from heterophilic graphs. On the other hand, Gradient Boosted Dec...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Seah, Ming Yang |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Tay Wee Peng |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/176770 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Efficient gradient boosted decision tree training on GPUs
بواسطة: Zeyi Wen, وآخرون
منشور في: (2020) -
Boosting privately: Federated extreme gradient boosting for mobile crowdsensing
بواسطة: LIU, Yang, وآخرون
منشور في: (2020) -
Poisson kernel: avoiding self-smoothing in graph convolutional networks
بواسطة: Yang, Ziqing, وآخرون
منشور في: (2022) -
Accumulated decoupled learning with gradient staleness mitigation for convolutional neural networks
بواسطة: Zhuang, Huiping, وآخرون
منشور في: (2024) -
Multibranch adaptive fusion graph convolutional network for traffic flow prediction
بواسطة: Zan, Xin, وآخرون
منشور في: (2023)