Articles de revues sur le sujet « Variational graph auto-Encoder (VGAE) »
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Hui, Binyuan, Pengfei Zhu et Qinghua Hu. « Collaborative Graph Convolutional Networks : Unsupervised Learning Meets Semi-Supervised Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 4215–22. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5843.
Texte intégralDuan, Yuning, Jingdong Jia, Yuhui Jin, Haitian Zhang et Jian Huang. « Expressway Vehicle Trajectory Prediction Based on Fusion Data of Trajectories and Maps from Vehicle Perspective ». Applied Sciences 14, no 10 (15 mai 2024) : 4181. http://dx.doi.org/10.3390/app14104181.
Texte intégralChoong, Jun Jin, Xin Liu et Tsuyoshi Murata. « Optimizing Variational Graph Autoencoder for Community Detection with Dual Optimization ». Entropy 22, no 2 (7 février 2020) : 197. http://dx.doi.org/10.3390/e22020197.
Texte intégralMa, Weigang, Jing Wang, Chaohui Zhang, Qiao Jia, Lei Zhu, Wenjiang Ji et Zhoukai Wang. « Application of Variational Graph Autoencoder in Traction Control of Energy-Saving Driving for High-Speed Train ». Applied Sciences 14, no 5 (29 février 2024) : 2037. http://dx.doi.org/10.3390/app14052037.
Texte intégralZhang, Jing, Guangli Wu et Shanshan Song. « Video Summarization Generation Based on Graph Structure Reconstruction ». Electronics 12, no 23 (23 novembre 2023) : 4757. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12234757.
Texte intégralZhang, Ying, Qi Zhang, Yu Zhang et Zhiyuan Zhu. « VGAE-AMF : A Novel Topology Reconstruction Algorithm for Invulnerability of Ocean Wireless Sensor Networks Based on Graph Neural Network ». Journal of Marine Science and Engineering 11, no 4 (16 avril 2023) : 843. http://dx.doi.org/10.3390/jmse11040843.
Texte intégralPatel, Neel, Nhat Le, Tan Nguyen, Fedaa Najdawi, Sandhya Srinivasan, Adam Stanford-Moore, Deeksha Kartik et al. « Abstract 4912 : Unsupervised detection of stromal phenotypes with distinct fibrogenic and inflamed properties in NSCLC ». Cancer Research 84, no 6_Supplement (22 mars 2024) : 4912. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2024-4912.
Texte intégralShi, Han, Haozheng Fan et James T. Kwok. « Effective Decoding in Graph Auto-Encoder Using Triadic Closure ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 906–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5437.
Texte intégralBehrouzi, Tina, et Dimitrios Hatzinakos. « Graph variational auto-encoder for deriving EEG-based graph embedding ». Pattern Recognition 121 (janvier 2022) : 108202. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108202.
Texte intégralZhan, Junjian, Feng Li, Yang Wang, Daoyu Lin et Guangluan Xu. « Structural Adversarial Variational Auto-Encoder for Attributed Network Embedding ». Applied Sciences 11, no 5 (7 mars 2021) : 2371. http://dx.doi.org/10.3390/app11052371.
Texte intégralXie, Luodi, Huimin Huang et Qing Du. « A Co-Embedding Model with Variational Auto-Encoder for Knowledge Graphs ». Applied Sciences 12, no 2 (12 janvier 2022) : 715. http://dx.doi.org/10.3390/app12020715.
Texte intégralfathy,, Asmaa Mohamed. « Deep Embedding Data Fusion Scheme Using Variational Graph Auto-Encoder in IoT Environments ». International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering 9, no 4 (25 août 2020) : 4363–72. http://dx.doi.org/10.30534/ijatcse/2020/28942020.
Texte intégralZhao, Yuexuan, et Jing Huang. « Dirichlet Process Prior for Student’s t Graph Variational Autoencoders ». Future Internet 13, no 3 (16 mars 2021) : 75. http://dx.doi.org/10.3390/fi13030075.
Texte intégralYao, Heng, Jihong Guan et Tianying Liu. « Denoising Protein–Protein interaction network via variational graph auto-encoder for protein complex detection ». Journal of Bioinformatics and Computational Biology 18, no 03 (juin 2020) : 2040010. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720020400107.
Texte intégralZhou, Qiang, Xinjiang Lu, Jingjing Gu, Zhe Zheng, Bo Jin et Jingbo Zhou. « Explainable Origin-Destination Crowd Flow Interpolation via Variational Multi-Modal Recurrent Graph Auto-Encoder ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 8 (24 mars 2024) : 9422–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28796.
Texte intégralKarimi, Mostafa, Arman Hasanzadeh et Yang Shen. « Network-principled deep generative models for designing drug combinations as graph sets ». Bioinformatics 36, Supplement_1 (1 juillet 2020) : i445—i454. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa317.
Texte intégralSu, Hang, Xinzheng Zhang, Yuqing Luo, Ce Zhang, Xichuan Zhou et Peter M. Atkinson. « Nonlocal feature learning based on a variational graph auto-encoder network for small area change detection using SAR imagery ». ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 193 (novembre 2022) : 137–49. http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.09.006.
Texte intégralXu, Lei, Leiming Xia, Shourun Pan et Zhen Li. « Triple Generative Self-Supervised Learning Method for Molecular Property Prediction ». International Journal of Molecular Sciences 25, no 7 (28 mars 2024) : 3794. http://dx.doi.org/10.3390/ijms25073794.
Texte intégralDu, Bing, Xiaomu Cheng, Yiping Duan et Huansheng Ning. « fMRI Brain Decoding and Its Applications in Brain–Computer Interface : A Survey ». Brain Sciences 12, no 2 (7 février 2022) : 228. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci12020228.
Texte intégralWang, Lei, Zejian Yuan et Badong Chen. « Learning to Generate an Unbiased Scene Graph by Using Attribute-Guided Predicate Features ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 2 (26 juin 2023) : 2581–89. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i2.25356.
Texte intégralMao, Cunli, Haoyuan Liang, Zhengtao Yu, Yuxin Huang et Junjun Guo. « A Clustering Method of Case-Involved News by Combining Topic Network and Multi-Head Attention Mechanism ». Sensors 21, no 22 (11 novembre 2021) : 7501. http://dx.doi.org/10.3390/s21227501.
Texte intégralZhao, Mingle, Dingfu Zhou, Xibin Song, Xiuwan Chen et Liangjun Zhang. « DiT-SLAM : Real-Time Dense Visual-Inertial SLAM with Implicit Depth Representation and Tightly-Coupled Graph Optimization ». Sensors 22, no 9 (28 avril 2022) : 3389. http://dx.doi.org/10.3390/s22093389.
Texte intégralLi, Peng, Shufang Guo, Chenghao Zhang, Mosharaf Md Parvej et Jing Zhang. « A Construction Method for a Dynamic Weighted Protein Network Using Multi-Level Embedding ». Applied Sciences 14, no 10 (11 mai 2024) : 4090. http://dx.doi.org/10.3390/app14104090.
Texte intégralZhu, Guixiang, Jie Cao, Lei Chen, Youquan Wang, Zhan Bu, Shuxin Yang, Jianqing Wu et Zhiping Wang. « A Multi-task Graph Neural Network with Variational Graph Auto-Encoders for Session-based Travel Packages Recommendation ». ACM Transactions on the Web, février 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3577032.
Texte intégralLi, Dongjie, Dong Li et Guang Lian. « Variational Graph Autoencoder with Adversarial Mutual Information Learning for Network Representation Learning ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 22 août 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3555809.
Texte intégralYuan, Wei, Shiyu Zhao, Li Wang, Lijia Cai et Yong Zhang. « Online course evaluation model based on graph auto-encoder ». Intelligent Data Analysis, 21 mars 2024, 1–23. http://dx.doi.org/10.3233/ida-230557.
Texte intégralLi, Dongjie, Dong Li et Guang Lian. « Variational Graph Autoencoder with Mutual Information Maximization for Graph Representations Learning ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 8 juin 2022. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001422520127.
Texte intégralIwata, Hiroaki, Taichi Nakai, Takuto Koyama, Shigeyuki Matsumoto, Ryosuke Kojima et Yasushi Okuno. « VGAE-MCTS : A New Molecular Generative Model Combining the Variational Graph Auto-Encoder and Monte Carlo Tree Search ». Journal of Chemical Information and Modeling, 22 novembre 2023. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01220.
Texte intégralLiu, Zhi, Yang Chen, Feng Xia, Jixin Bian, Bing Zhu, Guojiang Shen et Xiangjie Kong. « TAP : Traffic Accident Profiling via Multi-task Spatio-Temporal Graph Representation Learning ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 22 septembre 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3564594.
Texte intégralLi, Bo, Chen Peng, Zeran You, Xiaolong Zhang et Shihua Zhang. « Single-cell RNA-sequencing data clustering using variational graph attention auto-encoder with self-supervised leaning ». Briefings in Bioinformatics 24, no 6 (22 septembre 2023). http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbad383.
Texte intégralDuy Nguyen, Viet Thanh, et Truong Son Hy. « Multimodal pretraining for unsupervised protein representation learning ». Biology Methods and Protocols, 18 juin 2024. http://dx.doi.org/10.1093/biomethods/bpae043.
Texte intégralYi, Jing, et Zhenzhong Chen. « Multi-modal Variational Graph Auto-encoder for Recommendation Systems ». IEEE Transactions on Multimedia, 2021, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2021.3111487.
Texte intégralMrabah, Nairouz, Mohamed Bouguessa et Riadh Ksantini. « A contrastive variational graph auto-encoder for node clustering ». Pattern Recognition, décembre 2023, 110209. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2023.110209.
Texte intégralZhang, Yi, Yiwen Zhang, Dengcheng Yan, Shuiguang Deng et Yun Yang. « Revisiting Graph-based Recommender Systems from the Perspective of Variational Auto-Encoder ». ACM Transactions on Information Systems, décembre 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3573385.
Texte intégralZhou, Xin, et Chunyan Miao. « Disentangled Graph Variational Auto-Encoder for Multimodal Recommendation With Interpretability ». IEEE Transactions on Multimedia, 2024, 1–13. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2024.3369875.
Texte intégralYi, Jing, Xubin Ren et Zhenzhong Chen. « Multi-Auxiliary Augmented Collaborative Variational Auto-encoder for Tag Recommendation ». ACM Transactions on Information Systems, 31 janvier 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3578932.
Texte intégralChen, Han, Hanchen Wang, Hongmei Chen, Ying Zhang, Wenjie Zhang et Xuemin Lin. « Denoising Variational Graph of Graphs Auto-Encoder for Predicting Structured Entity Interactions ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023, 1–14. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2023.3298490.
Texte intégralZhu, Yuan, Feng Zhang, Shihua Zhang et Ming Yi. « Predicting latent lncRNA and cancer metastatic event associations via variational graph auto-encoder ». Methods, janvier 2023. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymeth.2023.01.006.
Texte intégralGervits, Asia, et Roded Sharan. « Predicting genetic interactions, cell line dependencies and drug sensitivities with variational graph auto-encoder ». Frontiers in Bioinformatics 2 (2 décembre 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fbinf.2022.1025783.
Texte intégralDing, Yulian, Xiujuan Lei, Bo Liao et Fangxiang Wu. « Predicting miRNA-Disease Associations Based on Multi-View Variational Graph Auto-Encoder with Matrix Factorization ». IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2021, 1. http://dx.doi.org/10.1109/jbhi.2021.3088342.
Texte intégralFu, Yao, Runtao Yang et Lina Zhang. « Association prediction of CircRNAs and diseases using multi-homogeneous graphs and variational graph auto-encoder ». Computers in Biology and Medicine, novembre 2022, 106289. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.106289.
Texte intégralAftab, Rukhma, Yan Qiang, Juanjuan Zhao, Zia Urrehman et Zijuan Zhao. « Graph Neural Network for representation learning of lung cancer ». BMC Cancer 23, no 1 (26 octobre 2023). http://dx.doi.org/10.1186/s12885-023-11516-8.
Texte intégralNgo, Nhat Khang, et Truong Son Hy. « Multimodal Protein Representation Learning and Target-aware Variational Auto-encoders for Protein-binding Ligand Generation ». Machine Learning : Science and Technology, 15 avril 2024. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/ad3ee4.
Texte intégralZhang, Yihao, Yuhao Wang, Wei Zhou, Pengxiang Lan, Haoran Xiang, Junlin Zhu et Meng Yuan. « Conversational recommender based on graph sparsification and multi-hop attention ». Intelligent Data Analysis, 14 septembre 2023, 1–21. http://dx.doi.org/10.3233/ida-230148.
Texte intégralLi, Yunyi, Yongjing Hao, Pengpeng Zhao, Guanfeng Liu, Yanchi Liu, Victor S. Sheng et Xiaofang Zhou. « Edge-Enhanced Global Disentangled Graph Neural Network for Sequential Recommendation ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 6 février 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3577928.
Texte intégralPeng, Lihong, Liangliang Huang, Qiongli Su, Geng Tian, Min Chen et Guosheng Han. « LDA-VGHB : identifying potential lncRNA–disease associations with singular value decomposition, variational graph auto-encoder and heterogeneous Newton boosting machine ». Briefings in Bioinformatics 25, no 1 (22 novembre 2023). http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbad466.
Texte intégralBhavna, Km, Azman Akhter, Romi Banerjee et Dipanjan Roy. « Explainable deep-learning framework : decoding brain states and prediction of individual performance in false-belief task at early childhood stage ». Frontiers in Neuroinformatics 18 (28 juin 2024). http://dx.doi.org/10.3389/fninf.2024.1392661.
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