Zeitschriftenartikel zum Thema „Graph Pooling and Convolution“
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Qin, Jian, Li Liu, Hui Shen und Dewen Hu. „Uniform Pooling for Graph Networks“. Applied Sciences 10, Nr. 18 (10.09.2020): 6287. http://dx.doi.org/10.3390/app10186287.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xiaowen, Yanghui Wen, Shichao Jiao, Rong Zhao, Xie Han und Ligang He. „Point Cloud Segmentation Network Based on Attention Mechanism and Dual Graph Convolution“. Electronics 12, Nr. 24 (13.12.2023): 4991. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12244991.
Der volle Inhalt der QuelleDiao, Qi, Yaping Dai, Jiacheng Wang, Xiaoxue Feng, Feng Pan und Ce Zhang. „Spatial-Pooling-Based Graph Attention U-Net for Hyperspectral Image Classification“. Remote Sensing 16, Nr. 6 (07.03.2024): 937. http://dx.doi.org/10.3390/rs16060937.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Zheng, Junyu Xuan, Yu Guang Wang, Ming Li und Pietro Liò. „Path integral based convolution and pooling for graph neural networks*“. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2021, Nr. 12 (01.12.2021): 124011. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/ac3ae4.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Shenhao, Zhichon Pan, Hongyi Li, Yue Xiao, Ming Liu und Xiaorui Wang. „Convergence criterion of power flow calculation based on graph neural network“. Journal of Physics: Conference Series 2703, Nr. 1 (01.02.2024): 012042. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2703/1/012042.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Kan, Yongli Hu, Yanfeng Sun, Sean Qian, Junbin Gao und Baocai Yin. „Hierarchical Graph Convolution Network for Traffic Forecasting“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 1 (18.05.2021): 151–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16088.
Der volle Inhalt der QuelleBachlechner, M., T. Birkenfeld, P. Soldin, A. Stahl und C. Wiebusch. „Partition pooling for convolutional graph network applications in particle physics“. Journal of Instrumentation 17, Nr. 10 (01.10.2022): P10004. http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/17/10/p10004.
Der volle Inhalt der QuelleArsini, Lorenzo, Barbara Caccia, Andrea Ciardiello, Stefano Giagu und Carlo Mancini Terracciano. „Nearest Neighbours Graph Variational AutoEncoder“. Algorithms 16, Nr. 3 (06.03.2023): 143. http://dx.doi.org/10.3390/a16030143.
Der volle Inhalt der QuelleCheung, Mark, John Shi, Oren Wright, Lavendar Y. Jiang, Xujin Liu und Jose M. F. Moura. „Graph Signal Processing and Deep Learning: Convolution, Pooling, and Topology“. IEEE Signal Processing Magazine 37, Nr. 6 (November 2020): 139–49. http://dx.doi.org/10.1109/msp.2020.3014594.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Jiawang, und Zhenqiang Wu. „Learning Embedding for Signed Network in Social Media with Hierarchical Graph Pooling“. Applied Sciences 12, Nr. 19 (28.09.2022): 9795. http://dx.doi.org/10.3390/app12199795.
Der volle Inhalt der QuelleTian, Luogeng, Bailong Yang, Xinli Yin, Kai Kang und Jing Wu. „Multipath Cross Graph Convolution for Knowledge Representation Learning“. Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (28.12.2021): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2547905.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Q., und Y. Dong. „DEEP FEATURE EXTRACTION BASED ON DYNAMIC GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR ACCELERATED HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION“. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences V-3-2022 (17.05.2022): 139–46. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-3-2022-139-2022.
Der volle Inhalt der QuelleHao, Jiao, Zongbao Zhang und Yihan Ping. „Power System Fault Diagnosis and Prediction System Based on Graph Neural Network“. International Journal of Information Technologies and Systems Approach 17, Nr. 1 (17.01.2024): 1–14. http://dx.doi.org/10.4018/ijitsa.336475.
Der volle Inhalt der QuelleBhatti, Uzair Aslam, Hao Tang, Guilu Wu, Shah Marjan und Aamir Hussain. „Deep Learning with Graph Convolutional Networks: An Overview and Latest Applications in Computational Intelligence“. International Journal of Intelligent Systems 2023 (28.02.2023): 1–28. http://dx.doi.org/10.1155/2023/8342104.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Linhui, Yifan Zhang, Jian Cheng und Hanqing Lu. „Asynchronous Event Processing with Local-Shift Graph Convolutional Network“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 2 (26.06.2023): 2402–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i2.25336.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yucheng, Yuecong Xu, Jianfei Yang, Min Wu, Xiaoli Li, Lihua Xie und Zhenghua Chen. „Fully-Connected Spatial-Temporal Graph for Multivariate Time-Series Data“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 14 (24.03.2024): 15715–24. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29500.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Liangwei, Lin Liu, Xiaohui Du, Xiangzhou Wang, Ziruo Zhang, Jing Zhang, Ping Zhang und Juanxiu Liu. „CGUN-2A: Deep Graph Convolutional Network via Contrastive Learning for Large-Scale Zero-Shot Image Classification“. Sensors 22, Nr. 24 (18.12.2022): 9980. http://dx.doi.org/10.3390/s22249980.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Ruiqi, Shirui Pan, Guodong Long, Qinghua Lu, Liming Zhu und Jing Jiang. „Going Deep: Graph Convolutional Ladder-Shape Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 03 (03.04.2020): 2838–45. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5673.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yu, Liang Hu, Yang Wu und Wanfu Gao. „Graph Multihead Attention Pooling with Self-Supervised Learning“. Entropy 24, Nr. 12 (29.11.2022): 1745. http://dx.doi.org/10.3390/e24121745.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Xiao, Jing Peng, Tailai Peng, Rui Chen, Boyuan Hou, Xinran Xie und Zhe Cui. „The Status and Trend of Chinese News Forecast Based on Graph Convolutional Network Pooling Algorithm“. Applied Sciences 12, Nr. 2 (17.01.2022): 900. http://dx.doi.org/10.3390/app12020900.
Der volle Inhalt der QuellePham, Hai Van, Dat Hoang Thanh und Philip Moore. „Hierarchical Pooling in Graph Neural Networks to Enhance Classification Performance in Large Datasets“. Sensors 21, Nr. 18 (10.09.2021): 6070. http://dx.doi.org/10.3390/s21186070.
Der volle Inhalt der QuelleDuan, Yutai, Jianming Wang, Haoran Ma und Yukuan Sun. „Residual convolutional graph neural network with subgraph attention pooling“. Tsinghua Science and Technology 27, Nr. 4 (August 2022): 653–63. http://dx.doi.org/10.26599/tst.2021.9010058.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Shuoyan, Jiacheng Yang, Ying Zhang, Jiayi Zhong, Wenjing Hu, Chenyang Li und Jiehui Jiang. „The Combination of a Graph Neural Network Technique and Brain Imaging to Diagnose Neurological Disorders: A Review and Outlook“. Brain Sciences 13, Nr. 10 (16.10.2023): 1462. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci13101462.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Yukun, Bo Ma, Xiangdong Liu, Liang Zhao und Shoudong Huang. „GSAP: A Global Structure Attention Pooling Method for Graph-Based Visual Place Recognition“. Remote Sensing 13, Nr. 8 (10.04.2021): 1467. http://dx.doi.org/10.3390/rs13081467.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Tianle, und Aidong Zhang. „AffinityNet: Semi-Supervised Few-Shot Learning for Disease Type Prediction“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 1069–76. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33011069.
Der volle Inhalt der QuelleHou, Wentai, Lequan Yu, Chengxuan Lin, Helong Huang, Rongshan Yu, Jing Qin und Liansheng Wang. „H^2-MIL: Exploring Hierarchical Representation with Heterogeneous Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Analysis“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 1 (28.06.2022): 933–41. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19976.
Der volle Inhalt der QuelleYan, Jiayi, Shaohui Wang, Jing Lin, Peihao Li, Ruxin Zhang und Haoqian Wang. „GaitSG: Gait Recognition with SMPLs in Graph Structure“. Sensors 23, Nr. 20 (22.10.2023): 8627. http://dx.doi.org/10.3390/s23208627.
Der volle Inhalt der QuelleYan, Xiongfeng, und Min Yang. „A Comparative Study of Various Deep Learning Approaches to Shape Encoding of Planar Geospatial Objects“. ISPRS International Journal of Geo-Information 11, Nr. 10 (18.10.2022): 527. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi11100527.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Dangguo, Zihan He, Hongbo Fan und Kun Sun. „Detection of Cattle Key Parts Based on the Improved Yolov5 Algorithm“. Agriculture 13, Nr. 6 (23.05.2023): 1110. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture13061110.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Kai, Jiasheng Wu, Yaogen Li, Meixia Lu, Liguo Weng und Min Xia. „FedGCN: Federated Learning-Based Graph Convolutional Networks for Non-Euclidean Spatial Data“. Mathematics 10, Nr. 6 (21.03.2022): 1000. http://dx.doi.org/10.3390/math10061000.
Der volle Inhalt der QuelleEmbarcadero-Ruiz, Daniel, Helena Gómez-Adorno, Alberto Embarcadero-Ruiz und Gerardo Sierra. „Graph-Based Siamese Network for Authorship Verification“. Mathematics 10, Nr. 2 (17.01.2022): 277. http://dx.doi.org/10.3390/math10020277.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Zhengqiu, Chunliang Zhou, Xuyang Xuyang und Weipeng Zhang. „Face Detection and Recognition Method Based on Improved Convolutional Neural Network“. International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 15 (30.07.2021): 774–81. http://dx.doi.org/10.46300/9106.2021.15.85.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Hongyu, Jiazhi Xie und Hongbin Wang. „Graph Convolutional Network Based on Multi-Head Pooling for Short Text Classification“. IEEE Access 10 (2022): 11947–56. http://dx.doi.org/10.1109/access.2022.3146303.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Yinan, Jian Tang, Ting Rui, Xinxin Li und Chengsong Yang. „GBP: Graph convolutional network embedded in bilinear pooling for fine-grained encoding“. Computers and Electrical Engineering 116 (Mai 2024): 109158. http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.109158.
Der volle Inhalt der QuellePang, Bo, Zhongtian Zheng, Guoping Wang und Peng-Shuai Wang. „Learning the Geodesic Embedding with Graph Neural Networks“. ACM Transactions on Graphics 42, Nr. 6 (05.12.2023): 1–12. http://dx.doi.org/10.1145/3618317.
Der volle Inhalt der QuelleLei, Fangyuan, Xun Liu, Qingyun Dai, Bingo Wing-Kuen Ling, Huimin Zhao und Yan Liu. „Hybrid Low-Order and Higher-Order Graph Convolutional Networks“. Computational Intelligence and Neuroscience 2020 (23.06.2020): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3283890.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Linjiang, Yan Huang, Wanli Ouyang und Liang Wang. „Part-Level Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 07 (03.04.2020): 11045–52. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6759.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Rong, Junyu Niu, Ying Xu, Yun Wang und Li Qiu. „Action Recognition Based on GCN with Adjacency Matrix Generation Module and Time Domain Attention Mechanism“. Symmetry 15, Nr. 10 (23.10.2023): 1954. http://dx.doi.org/10.3390/sym15101954.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Yuxin, Gaoqun Ma, Chunfeng Yuan, Bing Li, Hui Zhang, Fangshi Wang und Weiming Hu. „Graph convolutional network with structure pooling and joint-wise channel attention for action recognition“. Pattern Recognition 103 (Juli 2020): 107321. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107321.
Der volle Inhalt der QuelleAndriyanov, Nikita. „Application of Graph Structures in Computer Vision Tasks“. Mathematics 10, Nr. 21 (29.10.2022): 4021. http://dx.doi.org/10.3390/math10214021.
Der volle Inhalt der QuelleJi, Xiujuan, Lei Liu und Jingwen Zhu. „Code Clone Detection with Hierarchical Attentive Graph Embedding“. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 31, Nr. 06 (Juni 2021): 837–61. http://dx.doi.org/10.1142/s021819402150025x.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Xianquan, Xijiang Chen, Hui Deng, Peng Wan und Jianzhou Li. „Point Cloud Deep Learning Network Based on Local Domain Multi-Level Feature“. Applied Sciences 13, Nr. 19 (28.09.2023): 10804. http://dx.doi.org/10.3390/app131910804.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Xun, Guoqing Xia, Fangyuan Lei, Yikuan Zhang und Shihui Chang. „Higher-Order Graph Convolutional Networks With Multi-Scale Neighborhood Pooling for Semi-Supervised Node Classification“. IEEE Access 9 (2021): 31268–75. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3060173.
Der volle Inhalt der QuellePal, Monalin, und Rubini P. „Fusion of Brain Imaging Data with Artificial Intelligence to detect Autism Spectrum Disorder“. Fusion: Practice and Applications 14, Nr. 2 (2024): 89–96. http://dx.doi.org/10.54216/fpa.140207.
Der volle Inhalt der QuelleRodziewicz-Bielewicz, Jan, und Marcin Korzeń. „Comparison of Graph Fitting and Sparse Deep Learning Model for Robot Pose Estimation“. Sensors 22, Nr. 17 (29.08.2022): 6518. http://dx.doi.org/10.3390/s22176518.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Boming. „Image processing based on neural networks“. Applied and Computational Engineering 10, Nr. 1 (25.09.2023): 272–81. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/10/20230193.
Der volle Inhalt der QuelleLuo, Wanli, und Jialiang Wang. „The Application of A-CNN in Crowd Counting of Scenic Spots“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 23, Nr. 2 (20.03.2019): 305–8. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2019.p0305.
Der volle Inhalt der QuelleGu, Jindong. „Interpretable Graph Capsule Networks for Object Recognition“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 2 (18.05.2021): 1469–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16237.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Chao, Buhong Wang, Zhen Wang, Jiwei Tian, Peng Luo und Yong Yang. „TCFLTformer: TextCNN-Flat-Lattice Transformer for Entity Recognition of Air Traffic Management Cyber Threat Knowledge Graphs“. Aerospace 10, Nr. 8 (07.08.2023): 697. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace10080697.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Bing, Yan Huang, Guang Cheng, Dongjin Huang und Youdong Ding. „Graph U-Shaped Network with Mapping-Aware Local Enhancement for Single-Frame 3D Human Pose Estimation“. Electronics 12, Nr. 19 (02.10.2023): 4120. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12194120.
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