Zeitschriftenartikel zum Thema „Neural Network Embeddings“
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Che, Feihu, Dawei Zhang, Jianhua Tao, Mingyue Niu und Bocheng Zhao. „ParamE: Regarding Neural Network Parameters as Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 03 (03.04.2020): 2774–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5665.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Junjie, Huawei Shen, Liang Hou und Xueqi Cheng. „SDGNN: Learning Node Representation for Signed Directed Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 1 (18.05.2021): 196–203. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16093.
Der volle Inhalt der QuelleSrinidhi, K., T. L.S Tejaswi, CH Rama Rupesh Kumar und I. Sai Siva Charan. „An Advanced Sentiment Embeddings with Applications to Sentiment Based Result Analysis“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 2.32 (31.05.2018): 393. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.32.15721.
Der volle Inhalt der QuelleArmandpour, Mohammadreza, Patrick Ding, Jianhua Huang und Xia Hu. „Robust Negative Sampling for Network Embedding“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 3191–98. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33013191.
Der volle Inhalt der QuelleKamath, S., K. G. Karibasappa, Anvitha Reddy, Arati M. Kallur, B. B. Priyanka und B. P. Bhagya. „Improving the Relation Classification Using Convolutional Neural Network“. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 1187, Nr. 1 (01.09.2021): 012004. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1187/1/012004.
Der volle Inhalt der QuelleGu, Haishuo, Jinguang Sui und Peng Chen. „Graph Representation Learning for Street-Level Crime Prediction“. ISPRS International Journal of Geo-Information 13, Nr. 7 (01.07.2024): 229. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi13070229.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Lei, Feng Qian, Jie Chen und Shu Zhao. „An Unsupervised Rapid Network Alignment Framework via Network Coarsening“. Mathematics 11, Nr. 3 (21.01.2023): 573. http://dx.doi.org/10.3390/math11030573.
Der volle Inhalt der QuelleTruică, Ciprian-Octavian, Elena-Simona Apostol, Maria-Luiza Șerban und Adrian Paschke. „Topic-Based Document-Level Sentiment Analysis Using Contextual Cues“. Mathematics 9, Nr. 21 (27.10.2021): 2722. http://dx.doi.org/10.3390/math9212722.
Der volle Inhalt der QuelleJang, Youngjin, und Harksoo Kim. „Reliable Classification of FAQs with Spelling Errors Using an Encoder-Decoder Neural Network in Korean“. Applied Sciences 9, Nr. 22 (07.11.2019): 4758. http://dx.doi.org/10.3390/app9224758.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Lei, Haoran Jiang, Xiyu Liu und Changming Xing. „Network Embedding-Aware Point-of-Interest Recommendation in Location-Based Social Networks“. Complexity 2019 (04.11.2019): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3574194.
Der volle Inhalt der QuelleNguyen, Van Quan, Tien Nguyen Anh und Hyung-Jeong Yang. „Real-time event detection using recurrent neural network in social sensors“. International Journal of Distributed Sensor Networks 15, Nr. 6 (Juni 2019): 155014771985649. http://dx.doi.org/10.1177/1550147719856492.
Der volle Inhalt der QuelleJadon, Anil Kumar, und Suresh Kumar. „Enhancing emotion detection with synergistic combination of word embeddings and convolutional neural networks“. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 35, Nr. 3 (01.09.2024): 1933. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v35.i3.pp1933-1941.
Der volle Inhalt der QuelleAltuntas, Volkan. „NodeVector: A Novel Network Node Vectorization with Graph Analysis and Deep Learning“. Applied Sciences 14, Nr. 2 (16.01.2024): 775. http://dx.doi.org/10.3390/app14020775.
Der volle Inhalt der QuelleJbene, Mourad, Smail Tigani, Saadane Rachid und Abdellah Chehri. „Deep Neural Network and Boosting Based Hybrid Quality Ranking for e-Commerce Product Search“. Big Data and Cognitive Computing 5, Nr. 3 (13.08.2021): 35. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc5030035.
Der volle Inhalt der QuellePopov, Alexander. „Neural Network Models for Word Sense Disambiguation: An Overview“. Cybernetics and Information Technologies 18, Nr. 1 (01.03.2018): 139–51. http://dx.doi.org/10.2478/cait-2018-0012.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Ganglin, und Jun Pang. „Relation-Aware Weighted Embedding for Heterogeneous Graphs“. Information Technology and Control 52, Nr. 1 (28.03.2023): 199–214. http://dx.doi.org/10.5755/j01.itc.52.1.32390.
Der volle Inhalt der QuelleBui-Thi, Danh, Emmanuel Rivière, Pieter Meysman und Kris Laukens. „Predicting compound-protein interaction using hierarchical graph convolutional networks“. PLOS ONE 17, Nr. 7 (21.07.2022): e0258628. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0258628.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Bin, Yu Chen, Jinfang Sheng und Zhengkun He. „Attributed Graph Embedding Based on Attention with Cluster“. Mathematics 10, Nr. 23 (01.12.2022): 4563. http://dx.doi.org/10.3390/math10234563.
Der volle Inhalt der QuelleEyharabide, Victoria, Imad Eddine Ibrahim Bekkouch und Nicolae Dragoș Constantin. „Knowledge Graph Embedding-Based Domain Adaptation for Musical Instrument Recognition“. Computers 10, Nr. 8 (03.08.2021): 94. http://dx.doi.org/10.3390/computers10080094.
Der volle Inhalt der QuelleBoldakov, V. „Emotional Speech Synthesis with Emotion Embeddings“. Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Informatics, Nr. 4 (18.12.2021): 23–31. http://dx.doi.org/10.55648/1998-6920-2021-15-4-23-31.
Der volle Inhalt der QuelleOta, Kosuke, Keiichiro Shirai, Hidetoshi Miyao und Minoru Maruyama. „Multimodal Analogy-Based Image Retrieval by Improving Semantic Embeddings“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 26, Nr. 6 (20.11.2022): 995–1003. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2022.p0995.
Der volle Inhalt der QuelleTakase, Sho, Jun Suzuki und Masaaki Nagata. „Character n-Gram Embeddings to Improve RNN Language Models“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 5074–82. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015074.
Der volle Inhalt der QuelleNguyen, Andre T., Fred Lu, Gary Lopez Munoz, Edward Raff, Charles Nicholas und James Holt. „Out of Distribution Data Detection Using Dropout Bayesian Neural Networks“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 7 (28.06.2022): 7877–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20757.
Der volle Inhalt der QuelleP. Bhopale, Bhopale, und Ashish Tiwari. „LEVERAGING NEURAL NETWORK PHRASE EMBEDDING MODEL FOR QUERY REFORMULATION IN AD-HOC BIOMEDICAL INFORMATION RETRIEVAL“. Malaysian Journal of Computer Science 34, Nr. 2 (30.04.2021): 151–70. http://dx.doi.org/10.22452/mjcs.vol34no2.2.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Yan, Yandong Wang, Patrick Wang und Lei Gu. „Medical Named Entity Extraction from Chinese Resident Admit Notes Using Character and Word Attention-Enhanced Neural Network“. International Journal of Environmental Research and Public Health 17, Nr. 5 (02.03.2020): 1614. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph17051614.
Der volle Inhalt der QuelleNg, Michael K., Hanrui Wu und Andy Yip. „Stability and Generalization of Hypergraph Collaborative Networks“. Machine Intelligence Research 21, Nr. 1 (15.01.2024): 184–96. http://dx.doi.org/10.1007/s11633-022-1397-1.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Xueyi, Yuanyuan Xu, Wenjie Zhang und Ying Zhang. „Billion-Scale Bipartite Graph Embedding: A Global-Local Induced Approach“. Proceedings of the VLDB Endowment 17, Nr. 2 (Oktober 2023): 175–83. http://dx.doi.org/10.14778/3626292.3626300.
Der volle Inhalt der QuelleHagad, Juan Lorenzo, Tsukasa Kimura, Ken-ichi Fukui und Masayuki Numao. „Learning Subject-Generalized Topographical EEG Embeddings Using Deep Variational Autoencoders and Domain-Adversarial Regularization“. Sensors 21, Nr. 5 (04.03.2021): 1792. http://dx.doi.org/10.3390/s21051792.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Harang, und Hyun Min Song. „Lightweight IDS Framework Using Word Embeddings for In-Vehicle Network Security“. Journal of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications 15, Nr. 2 (29.06.2022): 1–13. http://dx.doi.org/10.58346/jowua.2024.i2.001.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Wenli, und Gang Wu. „One-shot Based Knowledge Graph Embedded Neural Architecture Search Algorithm“. Frontiers in Computing and Intelligent Systems 3, Nr. 3 (04.05.2023): 1–5. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v3i3.7982.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Kainan, Zhipeng Cai und Daehee Seo. „Privacy-Preserving Federated Graph Neural Network Learning on Non-IID Graph Data“. Wireless Communications and Mobile Computing 2023 (03.02.2023): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2023/8545101.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Hao, Qing Ke, Ceren Budak, Daniel M. Romero und Yong-Yeol Ahn. „Neural embeddings of scholarly periodicals reveal complex disciplinary organizations“. Science Advances 7, Nr. 17 (April 2021): eabb9004. http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.abb9004.
Der volle Inhalt der QuelleÖzkaya Eren, Ayşegül, und Mustafa Sert. „Audio Captioning with Composition of Acoustic and Semantic Information“. International Journal of Semantic Computing 15, Nr. 02 (Juni 2021): 143–60. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x21400018.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Yutong, Xiang Lian und Mingsong Chen. „Efficient Exact Subgraph Matching via GNN-Based Path Dominance Embedding“. Proceedings of the VLDB Endowment 17, Nr. 7 (März 2024): 1628–41. http://dx.doi.org/10.14778/3654621.3654630.
Der volle Inhalt der QuelleCroce, Danilo, Daniele Rossini und Roberto Basili. „Neural embeddings: accurate and readable inferences based on semantic kernels“. Natural Language Engineering 25, Nr. 4 (Juli 2019): 519–41. http://dx.doi.org/10.1017/s1351324919000238.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Silin, Jing Li, Hao Wang, Shuo Shang und Peng Han. „GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 4 (26.06.2023): 4972–80. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25624.
Der volle Inhalt der QuelleTzougas, George, und Konstantin Kutzkov. „Enhancing Logistic Regression Using Neural Networks for Classification in Actuarial Learning“. Algorithms 16, Nr. 2 (09.02.2023): 99. http://dx.doi.org/10.3390/a16020099.
Der volle Inhalt der QuelleChang, Zhihao, Linzhu Yu, Yanchao Xu und Wentao Hu. „Neural Embeddings for kNN Search in Biological Sequence“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 1 (24.03.2024): 38–45. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27753.
Der volle Inhalt der QuelleXu, You-Wei, Hong-Jun Zhang, Kai Cheng, Xiang-Lin Liao, Zi-Xuan Zhang und Yun-Bo Li. „Knowledge graph embedding with entity attributes using hypergraph neural networks“. Intelligent Data Analysis 26, Nr. 4 (11.07.2022): 959–75. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216007.
Der volle Inhalt der QuelleZhong, Fengzhe, Yan Liu, Lian Liu, Guangsheng Zhang und Shunran Duan. „DEDGCN: Dual Evolving Dynamic Graph Convolutional Network“. Security and Communication Networks 2022 (10.05.2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6945397.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yuanpeng, Jingye Guan, Haobo Wang, Kaiming Li, Ying Luo und Qun Zhang. „Generalized Zero-Shot Space Target Recognition Based on Global-Local Visual Feature Embedding Network“. Remote Sensing 15, Nr. 21 (28.10.2023): 5156. http://dx.doi.org/10.3390/rs15215156.
Der volle Inhalt der QuelleE., Koshel. „Нейронно-мережевий підхід до неперервного вкладення одновимірних потоків даних для аналізу часових рядів в реальному часі“. System technologies 2, Nr. 151 (17.04.2024): 92–101. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-2-151-2024-08.
Der volle Inhalt der QuelleLevy, Omer, Yoav Goldberg und Ido Dagan. „Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from Word Embeddings“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 3 (Dezember 2015): 211–25. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00134.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yu, Ke Wang, Fengjuan Gao und Linzhang Wang. „Learning semantic program embeddings with graph interval neural network“. Proceedings of the ACM on Programming Languages 4, OOPSLA (13.11.2020): 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3428205.
Der volle Inhalt der QuelleEliyahu Sason, Yackov Lubarsky, Alexei Gaissinski, Eli Kravchik und Pavel Kisilev. „Oracle-based data generation for highly efficient digital twin network training“. ITU Journal on Future and Evolving Technologies 4, Nr. 3 (08.09.2023): 472–84. http://dx.doi.org/10.52953/aweu6345.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Shengze, Weixin Zeng, Pengfei Zhang und Jiuyang Tang. „Neural Graph Similarity Computation with Contrastive Learning“. Applied Sciences 12, Nr. 15 (29.07.2022): 7668. http://dx.doi.org/10.3390/app12157668.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Xia, Ke Dong, Long Ma, Richard Sutcliffe, Feijuan He, Sushing Chen und Jun Feng. „Drug-Drug Interaction Extraction via Recurrent Hybrid Convolutional Neural Networks with an Improved Focal Loss“. Entropy 21, Nr. 1 (08.01.2019): 37. http://dx.doi.org/10.3390/e21010037.
Der volle Inhalt der QuelleSi, Yuqi, Jingqi Wang, Hua Xu und Kirk Roberts. „Enhancing clinical concept extraction with contextual embeddings“. Journal of the American Medical Informatics Association 26, Nr. 11 (02.07.2019): 1297–304. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz096.
Der volle Inhalt der QuelleZhuang, Chengxu, Siming Yan, Aran Nayebi, Martin Schrimpf, Michael C. Frank, James J. DiCarlo und Daniel L. K. Yamins. „Unsupervised neural network models of the ventral visual stream“. Proceedings of the National Academy of Sciences 118, Nr. 3 (11.01.2021): e2014196118. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2014196118.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Chaoyi. „Collaborative filtering method based on graph neural network“. Applied and Computational Engineering 6, Nr. 1 (14.06.2023): 1288–94. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/6/20230710.
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