Adverse pregnancy outcomes, such as low birth weight (LBW) and preterm birth (PTB), can have serious consequences for both the mother and infant. Early prediction of such outcomes is important for ...
In the domain of heterogeneous graph representation learning, traditional methodologies often rely excessively on manually crafted meta-paths and neighbor aggregation mechanisms when faced with ...
2019年7月3日、nlpaper.challengeが主催するイベント「第1回 NLP/CV最先端勉強会」が開催されました。NLP/CVの知見をもとにEmbedding ...
Classic Graph Convolutional Networks (GCNs) often learn node representation holistically, which would ignore the distinct impacts from different neighbors when aggregating their features to update a ...
筆者はソーシャルグラフで扱うのは明示的（Visible）なリンク（エッジ）だけではなく、非明示的（Invisible）、つまり類推的なリンク（エッジ）も含まれるべきだと考えています。 例えば、ソーシャルブックマークサイトやニコニコ動画などにおいて ...
「グラフ」と聞いて何を思い浮かべますか？ここでいうグラフは、棒グラフや円グラフのことではありません。数学の一分野である「グラフ理論」で扱う、ノード（節点）とリンク（結線）からなるデータ構造のことです。そして、このグラフを、従来の ...
ところで、ソーシャルグラフには、「明示的なグラフ」と「暗黙的な(推察的な)グラフ」の2つが潜在的に存在すると言えます。 明示的はグラフとは、その情報（ノードとエッジ）そのものがグラフとなるものです。mixiのマイミクやブログのRSSフィードの ...
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