Artykuły w czasopismach na temat „Neural Network Embeddings”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Neural Network Embeddings”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Che, Feihu, Dawei Zhang, Jianhua Tao, Mingyue Niu i 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 (3.04.2020): 2774–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5665.
Pełny tekst źródłaHuang, Junjie, Huawei Shen, Liang Hou i 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.
Pełny tekst źródłaSrinidhi, K., T. L.S Tejaswi, CH Rama Rupesh Kumar i 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.
Pełny tekst źródłaArmandpour, Mohammadreza, Patrick Ding, Jianhua Huang i 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.
Pełny tekst źródłaKamath, S., K. G. Karibasappa, Anvitha Reddy, Arati M. Kallur, B. B. Priyanka i B. P. Bhagya. "Improving the Relation Classification Using Convolutional Neural Network". IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 1187, nr 1 (1.09.2021): 012004. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1187/1/012004.
Pełny tekst źródłaGu, Haishuo, Jinguang Sui i Peng Chen. "Graph Representation Learning for Street-Level Crime Prediction". ISPRS International Journal of Geo-Information 13, nr 7 (1.07.2024): 229. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi13070229.
Pełny tekst źródłaZhang, Lei, Feng Qian, Jie Chen i 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.
Pełny tekst źródłaTruică, Ciprian-Octavian, Elena-Simona Apostol, Maria-Luiza Șerban i 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.
Pełny tekst źródłaJang, Youngjin, i Harksoo Kim. "Reliable Classification of FAQs with Spelling Errors Using an Encoder-Decoder Neural Network in Korean". Applied Sciences 9, nr 22 (7.11.2019): 4758. http://dx.doi.org/10.3390/app9224758.
Pełny tekst źródłaGuo, Lei, Haoran Jiang, Xiyu Liu i Changming Xing. "Network Embedding-Aware Point-of-Interest Recommendation in Location-Based Social Networks". Complexity 2019 (4.11.2019): 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3574194.
Pełny tekst źródłaNguyen, Van Quan, Tien Nguyen Anh i Hyung-Jeong Yang. "Real-time event detection using recurrent neural network in social sensors". International Journal of Distributed Sensor Networks 15, nr 6 (czerwiec 2019): 155014771985649. http://dx.doi.org/10.1177/1550147719856492.
Pełny tekst źródłaJadon, Anil Kumar, i 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 (1.09.2024): 1933. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v35.i3.pp1933-1941.
Pełny tekst źródłaAltuntas, 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.
Pełny tekst źródłaJbene, Mourad, Smail Tigani, Saadane Rachid i 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.
Pełny tekst źródłaPopov, Alexander. "Neural Network Models for Word Sense Disambiguation: An Overview". Cybernetics and Information Technologies 18, nr 1 (1.03.2018): 139–51. http://dx.doi.org/10.2478/cait-2018-0012.
Pełny tekst źródłaHu, Ganglin, i 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.
Pełny tekst źródłaBui-Thi, Danh, Emmanuel Rivière, Pieter Meysman i 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.
Pełny tekst źródłaWang, Bin, Yu Chen, Jinfang Sheng i Zhengkun He. "Attributed Graph Embedding Based on Attention with Cluster". Mathematics 10, nr 23 (1.12.2022): 4563. http://dx.doi.org/10.3390/math10234563.
Pełny tekst źródłaEyharabide, Victoria, Imad Eddine Ibrahim Bekkouch i Nicolae Dragoș Constantin. "Knowledge Graph Embedding-Based Domain Adaptation for Musical Instrument Recognition". Computers 10, nr 8 (3.08.2021): 94. http://dx.doi.org/10.3390/computers10080094.
Pełny tekst źródłaBoldakov, 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.
Pełny tekst źródłaOta, Kosuke, Keiichiro Shirai, Hidetoshi Miyao i 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.
Pełny tekst źródłaTakase, Sho, Jun Suzuki i 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.
Pełny tekst źródłaNguyen, Andre T., Fred Lu, Gary Lopez Munoz, Edward Raff, Charles Nicholas i 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.
Pełny tekst źródłaP. Bhopale, Bhopale, i 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.
Pełny tekst źródłaGao, Yan, Yandong Wang, Patrick Wang i 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 (2.03.2020): 1614. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph17051614.
Pełny tekst źródłaNg, Michael K., Hanrui Wu i 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.
Pełny tekst źródłaWu, Xueyi, Yuanyuan Xu, Wenjie Zhang i Ying Zhang. "Billion-Scale Bipartite Graph Embedding: A Global-Local Induced Approach". Proceedings of the VLDB Endowment 17, nr 2 (październik 2023): 175–83. http://dx.doi.org/10.14778/3626292.3626300.
Pełny tekst źródłaHagad, Juan Lorenzo, Tsukasa Kimura, Ken-ichi Fukui i Masayuki Numao. "Learning Subject-Generalized Topographical EEG Embeddings Using Deep Variational Autoencoders and Domain-Adversarial Regularization". Sensors 21, nr 5 (4.03.2021): 1792. http://dx.doi.org/10.3390/s21051792.
Pełny tekst źródłaKim, Harang, i 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.
Pełny tekst źródłaLi, Wenli, i Gang Wu. "One-shot Based Knowledge Graph Embedded Neural Architecture Search Algorithm". Frontiers in Computing and Intelligent Systems 3, nr 3 (4.05.2023): 1–5. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v3i3.7982.
Pełny tekst źródłaZhang, Kainan, Zhipeng Cai i Daehee Seo. "Privacy-Preserving Federated Graph Neural Network Learning on Non-IID Graph Data". Wireless Communications and Mobile Computing 2023 (3.02.2023): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2023/8545101.
Pełny tekst źródłaPeng, Hao, Qing Ke, Ceren Budak, Daniel M. Romero i Yong-Yeol Ahn. "Neural embeddings of scholarly periodicals reveal complex disciplinary organizations". Science Advances 7, nr 17 (kwiecień 2021): eabb9004. http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.abb9004.
Pełny tekst źródłaÖzkaya Eren, Ayşegül, i Mustafa Sert. "Audio Captioning with Composition of Acoustic and Semantic Information". International Journal of Semantic Computing 15, nr 02 (czerwiec 2021): 143–60. http://dx.doi.org/10.1142/s1793351x21400018.
Pełny tekst źródłaYe, Yutong, Xiang Lian i Mingsong Chen. "Efficient Exact Subgraph Matching via GNN-Based Path Dominance Embedding". Proceedings of the VLDB Endowment 17, nr 7 (marzec 2024): 1628–41. http://dx.doi.org/10.14778/3654621.3654630.
Pełny tekst źródłaCroce, Danilo, Daniele Rossini i Roberto Basili. "Neural embeddings: accurate and readable inferences based on semantic kernels". Natural Language Engineering 25, nr 4 (lipiec 2019): 519–41. http://dx.doi.org/10.1017/s1351324919000238.
Pełny tekst źródłaZhou, Silin, Jing Li, Hao Wang, Shuo Shang i 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.
Pełny tekst źródłaTzougas, George, i Konstantin Kutzkov. "Enhancing Logistic Regression Using Neural Networks for Classification in Actuarial Learning". Algorithms 16, nr 2 (9.02.2023): 99. http://dx.doi.org/10.3390/a16020099.
Pełny tekst źródłaChang, Zhihao, Linzhu Yu, Yanchao Xu i 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.
Pełny tekst źródłaXu, You-Wei, Hong-Jun Zhang, Kai Cheng, Xiang-Lin Liao, Zi-Xuan Zhang i 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.
Pełny tekst źródłaZhong, Fengzhe, Yan Liu, Lian Liu, Guangsheng Zhang i 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.
Pełny tekst źródłaZhang, Yuanpeng, Jingye Guan, Haobo Wang, Kaiming Li, Ying Luo i 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.
Pełny tekst źródłaE., 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.
Pełny tekst źródłaLevy, Omer, Yoav Goldberg i Ido Dagan. "Improving Distributional Similarity with Lessons Learned from Word Embeddings". Transactions of the Association for Computational Linguistics 3 (grudzień 2015): 211–25. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00134.
Pełny tekst źródłaWang, Yu, Ke Wang, Fengjuan Gao i 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.
Pełny tekst źródłaEliyahu Sason, Yackov Lubarsky, Alexei Gaissinski, Eli Kravchik i Pavel Kisilev. "Oracle-based data generation for highly efficient digital twin network training". ITU Journal on Future and Evolving Technologies 4, nr 3 (8.09.2023): 472–84. http://dx.doi.org/10.52953/aweu6345.
Pełny tekst źródłaHu, Shengze, Weixin Zeng, Pengfei Zhang i 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.
Pełny tekst źródłaSun, Xia, Ke Dong, Long Ma, Richard Sutcliffe, Feijuan He, Sushing Chen i Jun Feng. "Drug-Drug Interaction Extraction via Recurrent Hybrid Convolutional Neural Networks with an Improved Focal Loss". Entropy 21, nr 1 (8.01.2019): 37. http://dx.doi.org/10.3390/e21010037.
Pełny tekst źródłaSi, Yuqi, Jingqi Wang, Hua Xu i Kirk Roberts. "Enhancing clinical concept extraction with contextual embeddings". Journal of the American Medical Informatics Association 26, nr 11 (2.07.2019): 1297–304. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz096.
Pełny tekst źródłaZhuang, Chengxu, Siming Yan, Aran Nayebi, Martin Schrimpf, Michael C. Frank, James J. DiCarlo i 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.
Pełny tekst źródłaWang, 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.
Pełny tekst źródła