Articles de revues sur le sujet « Neural Network Embeddings »
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Che, Feihu, Dawei Zhang, Jianhua Tao, Mingyue Niu et Bocheng Zhao. « ParamE : Regarding Neural Network Parameters as Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 03 (3 avril 2020) : 2774–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5665.
Texte intégralHuang, Junjie, Huawei Shen, Liang Hou et Xueqi Cheng. « SDGNN : Learning Node Representation for Signed Directed Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 1 (18 mai 2021) : 196–203. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i1.16093.
Texte intégralSrinidhi, K., T. L.S Tejaswi, CH Rama Rupesh Kumar et I. Sai Siva Charan. « An Advanced Sentiment Embeddings with Applications to Sentiment Based Result Analysis ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.32 (31 mai 2018) : 393. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.32.15721.
Texte intégralArmandpour, Mohammadreza, Patrick Ding, Jianhua Huang et Xia Hu. « Robust Negative Sampling for Network Embedding ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 3191–98. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33013191.
Texte intégralKamath, S., K. G. Karibasappa, Anvitha Reddy, Arati M. Kallur, B. B. Priyanka et B. P. Bhagya. « Improving the Relation Classification Using Convolutional Neural Network ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1187, no 1 (1 septembre 2021) : 012004. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1187/1/012004.
Texte intégralGu, Haishuo, Jinguang Sui et Peng Chen. « Graph Representation Learning for Street-Level Crime Prediction ». ISPRS International Journal of Geo-Information 13, no 7 (1 juillet 2024) : 229. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi13070229.
Texte intégralZhang, Lei, Feng Qian, Jie Chen et Shu Zhao. « An Unsupervised Rapid Network Alignment Framework via Network Coarsening ». Mathematics 11, no 3 (21 janvier 2023) : 573. http://dx.doi.org/10.3390/math11030573.
Texte intégralTruică, Ciprian-Octavian, Elena-Simona Apostol, Maria-Luiza Șerban et Adrian Paschke. « Topic-Based Document-Level Sentiment Analysis Using Contextual Cues ». Mathematics 9, no 21 (27 octobre 2021) : 2722. http://dx.doi.org/10.3390/math9212722.
Texte intégralJang, Youngjin, et Harksoo Kim. « Reliable Classification of FAQs with Spelling Errors Using an Encoder-Decoder Neural Network in Korean ». Applied Sciences 9, no 22 (7 novembre 2019) : 4758. http://dx.doi.org/10.3390/app9224758.
Texte intégralGuo, Lei, Haoran Jiang, Xiyu Liu et Changming Xing. « Network Embedding-Aware Point-of-Interest Recommendation in Location-Based Social Networks ». Complexity 2019 (4 novembre 2019) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3574194.
Texte intégralNguyen, Van Quan, Tien Nguyen Anh et Hyung-Jeong Yang. « Real-time event detection using recurrent neural network in social sensors ». International Journal of Distributed Sensor Networks 15, no 6 (juin 2019) : 155014771985649. http://dx.doi.org/10.1177/1550147719856492.
Texte intégralJadon, Anil Kumar, et Suresh Kumar. « Enhancing emotion detection with synergistic combination of word embeddings and convolutional neural networks ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 35, no 3 (1 septembre 2024) : 1933. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v35.i3.pp1933-1941.
Texte intégralAltuntas, Volkan. « NodeVector : A Novel Network Node Vectorization with Graph Analysis and Deep Learning ». Applied Sciences 14, no 2 (16 janvier 2024) : 775. http://dx.doi.org/10.3390/app14020775.
Texte intégralJbene, Mourad, Smail Tigani, Saadane Rachid et Abdellah Chehri. « Deep Neural Network and Boosting Based Hybrid Quality Ranking for e-Commerce Product Search ». Big Data and Cognitive Computing 5, no 3 (13 août 2021) : 35. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc5030035.
Texte intégralPopov, Alexander. « Neural Network Models for Word Sense Disambiguation : An Overview ». Cybernetics and Information Technologies 18, no 1 (1 mars 2018) : 139–51. http://dx.doi.org/10.2478/cait-2018-0012.
Texte intégralHu, Ganglin, et Jun Pang. « Relation-Aware Weighted Embedding for Heterogeneous Graphs ». Information Technology and Control 52, no 1 (28 mars 2023) : 199–214. http://dx.doi.org/10.5755/j01.itc.52.1.32390.
Texte intégralBui-Thi, Danh, Emmanuel Rivière, Pieter Meysman et Kris Laukens. « Predicting compound-protein interaction using hierarchical graph convolutional networks ». PLOS ONE 17, no 7 (21 juillet 2022) : e0258628. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0258628.
Texte intégralWang, Bin, Yu Chen, Jinfang Sheng et Zhengkun He. « Attributed Graph Embedding Based on Attention with Cluster ». Mathematics 10, no 23 (1 décembre 2022) : 4563. http://dx.doi.org/10.3390/math10234563.
Texte intégralEyharabide, Victoria, Imad Eddine Ibrahim Bekkouch et Nicolae Dragoș Constantin. « Knowledge Graph Embedding-Based Domain Adaptation for Musical Instrument Recognition ». Computers 10, no 8 (3 août 2021) : 94. http://dx.doi.org/10.3390/computers10080094.
Texte intégralBoldakov, V. « Emotional Speech Synthesis with Emotion Embeddings ». Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Informatics, no 4 (18 décembre 2021) : 23–31. http://dx.doi.org/10.55648/1998-6920-2021-15-4-23-31.
Texte intégralOta, Kosuke, Keiichiro Shirai, Hidetoshi Miyao et Minoru Maruyama. « Multimodal Analogy-Based Image Retrieval by Improving Semantic Embeddings ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 26, no 6 (20 novembre 2022) : 995–1003. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2022.p0995.
Texte intégralTakase, Sho, Jun Suzuki et Masaaki Nagata. « Character n-Gram Embeddings to Improve RNN Language Models ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 5074–82. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015074.
Texte intégralNguyen, Andre T., Fred Lu, Gary Lopez Munoz, Edward Raff, Charles Nicholas et James Holt. « Out of Distribution Data Detection Using Dropout Bayesian Neural Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 7 (28 juin 2022) : 7877–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20757.
Texte intégralP. Bhopale, Bhopale, et Ashish Tiwari. « LEVERAGING NEURAL NETWORK PHRASE EMBEDDING MODEL FOR QUERY REFORMULATION IN AD-HOC BIOMEDICAL INFORMATION RETRIEVAL ». Malaysian Journal of Computer Science 34, no 2 (30 avril 2021) : 151–70. http://dx.doi.org/10.22452/mjcs.vol34no2.2.
Texte intégralGao, Yan, Yandong Wang, Patrick Wang et 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, no 5 (2 mars 2020) : 1614. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph17051614.
Texte intégralNg, Michael K., Hanrui Wu et Andy Yip. « Stability and Generalization of Hypergraph Collaborative Networks ». Machine Intelligence Research 21, no 1 (15 janvier 2024) : 184–96. http://dx.doi.org/10.1007/s11633-022-1397-1.
Texte intégralWu, Xueyi, Yuanyuan Xu, Wenjie Zhang et Ying Zhang. « Billion-Scale Bipartite Graph Embedding : A Global-Local Induced Approach ». Proceedings of the VLDB Endowment 17, no 2 (octobre 2023) : 175–83. http://dx.doi.org/10.14778/3626292.3626300.
Texte intégralHagad, Juan Lorenzo, Tsukasa Kimura, Ken-ichi Fukui et Masayuki Numao. « Learning Subject-Generalized Topographical EEG Embeddings Using Deep Variational Autoencoders and Domain-Adversarial Regularization ». Sensors 21, no 5 (4 mars 2021) : 1792. http://dx.doi.org/10.3390/s21051792.
Texte intégralKim, Harang, et 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, no 2 (29 juin 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.58346/jowua.2024.i2.001.
Texte intégralLi, Wenli, et Gang Wu. « One-shot Based Knowledge Graph Embedded Neural Architecture Search Algorithm ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 3, no 3 (4 mai 2023) : 1–5. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v3i3.7982.
Texte intégralZhang, Kainan, Zhipeng Cai et Daehee Seo. « Privacy-Preserving Federated Graph Neural Network Learning on Non-IID Graph Data ». Wireless Communications and Mobile Computing 2023 (3 février 2023) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2023/8545101.
Texte intégralPeng, Hao, Qing Ke, Ceren Budak, Daniel M. Romero et Yong-Yeol Ahn. « Neural embeddings of scholarly periodicals reveal complex disciplinary organizations ». Science Advances 7, no 17 (avril 2021) : eabb9004. http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.abb9004.
Texte intégralÖzkaya Eren, Ayşegül, et Mustafa Sert. « Audio Captioning with Composition of Acoustic and Semantic Information ». International Journal of Semantic Computing 15, no 02 (juin 2021) : 143–60. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x21400018.
Texte intégralYe, Yutong, Xiang Lian et Mingsong Chen. « Efficient Exact Subgraph Matching via GNN-Based Path Dominance Embedding ». Proceedings of the VLDB Endowment 17, no 7 (mars 2024) : 1628–41. http://dx.doi.org/10.14778/3654621.3654630.
Texte intégralCroce, Danilo, Daniele Rossini et Roberto Basili. « Neural embeddings : accurate and readable inferences based on semantic kernels ». Natural Language Engineering 25, no 4 (juillet 2019) : 519–41. http://dx.doi.org/10.1017/s1351324919000238.
Texte intégralZhou, Silin, Jing Li, Hao Wang, Shuo Shang et Peng Han. « GRLSTM : Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 4 (26 juin 2023) : 4972–80. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i4.25624.
Texte intégralTzougas, George, et Konstantin Kutzkov. « Enhancing Logistic Regression Using Neural Networks for Classification in Actuarial Learning ». Algorithms 16, no 2 (9 février 2023) : 99. http://dx.doi.org/10.3390/a16020099.
Texte intégralChang, Zhihao, Linzhu Yu, Yanchao Xu et Wentao Hu. « Neural Embeddings for kNN Search in Biological Sequence ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 1 (24 mars 2024) : 38–45. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i1.27753.
Texte intégralXu, You-Wei, Hong-Jun Zhang, Kai Cheng, Xiang-Lin Liao, Zi-Xuan Zhang et Yun-Bo Li. « Knowledge graph embedding with entity attributes using hypergraph neural networks ». Intelligent Data Analysis 26, no 4 (11 juillet 2022) : 959–75. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216007.
Texte intégralZhong, Fengzhe, Yan Liu, Lian Liu, Guangsheng Zhang et Shunran Duan. « DEDGCN : Dual Evolving Dynamic Graph Convolutional Network ». Security and Communication Networks 2022 (10 mai 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6945397.
Texte intégralZhang, Yuanpeng, Jingye Guan, Haobo Wang, Kaiming Li, Ying Luo et Qun Zhang. « Generalized Zero-Shot Space Target Recognition Based on Global-Local Visual Feature Embedding Network ». Remote Sensing 15, no 21 (28 octobre 2023) : 5156. http://dx.doi.org/10.3390/rs15215156.
Texte intégralE., Koshel. « Нейронно-мережевий підхід до неперервного вкладення одновимірних потоків даних для аналізу часових рядів в реальному часі ». System technologies 2, no 151 (17 avril 2024) : 92–101. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-2-151-2024-08.
Texte intégralLevy, Omer, Yoav Goldberg et Ido Dagan. « Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from Word Embeddings ». Transactions of the Association for Computational Linguistics 3 (décembre 2015) : 211–25. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00134.
Texte intégralWang, Yu, Ke Wang, Fengjuan Gao et Linzhang Wang. « Learning semantic program embeddings with graph interval neural network ». Proceedings of the ACM on Programming Languages 4, OOPSLA (13 novembre 2020) : 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3428205.
Texte intégralEliyahu Sason, Yackov Lubarsky, Alexei Gaissinski, Eli Kravchik et Pavel Kisilev. « Oracle-based data generation for highly efficient digital twin network training ». ITU Journal on Future and Evolving Technologies 4, no 3 (8 septembre 2023) : 472–84. http://dx.doi.org/10.52953/aweu6345.
Texte intégralHu, Shengze, Weixin Zeng, Pengfei Zhang et Jiuyang Tang. « Neural Graph Similarity Computation with Contrastive Learning ». Applied Sciences 12, no 15 (29 juillet 2022) : 7668. http://dx.doi.org/10.3390/app12157668.
Texte intégralSun, Xia, Ke Dong, Long Ma, Richard Sutcliffe, Feijuan He, Sushing Chen et Jun Feng. « Drug-Drug Interaction Extraction via Recurrent Hybrid Convolutional Neural Networks with an Improved Focal Loss ». Entropy 21, no 1 (8 janvier 2019) : 37. http://dx.doi.org/10.3390/e21010037.
Texte intégralSi, Yuqi, Jingqi Wang, Hua Xu et Kirk Roberts. « Enhancing clinical concept extraction with contextual embeddings ». Journal of the American Medical Informatics Association 26, no 11 (2 juillet 2019) : 1297–304. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz096.
Texte intégralZhuang, Chengxu, Siming Yan, Aran Nayebi, Martin Schrimpf, Michael C. Frank, James J. DiCarlo et Daniel L. K. Yamins. « Unsupervised neural network models of the ventral visual stream ». Proceedings of the National Academy of Sciences 118, no 3 (11 janvier 2021) : e2014196118. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2014196118.
Texte intégralWang, Chaoyi. « Collaborative filtering method based on graph neural network ». Applied and Computational Engineering 6, no 1 (14 juin 2023) : 1288–94. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/6/20230710.
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