graph neural networks

1일 전 · ai

시계열만으로는 부족하다: Graph Neural Networks가 수요 예측을 바꾸다

SKU를 네트워크로 모델링하면 전통적인 예측이 놓치는 부분을 드러냅니다. 게시물: 시계열만으로는 충분하지 않다: 그래프 신경망이 수요 예측을 어떻게 바꾸는가…

#graph neural networks #demand forecasting #time series #supply chain analytics #machine learning #deep learning
5일 전 · ai

기술 과제: Transformer 기반 시간적 추론

기술 과제: Transformer 기반 Temporal Reasoning 및 Memory-Augmented Graph Attention 이 과제에서는, 우리는 시간적 r...

#transformer #temporal reasoning #graph neural networks #memory-augmented #graph attention #machine learning challenge #dynamic graphs
3주 전 · ai

딥 그래프 대조적 표현 학습

개요 친구, 거리, 혹은 웹 페이지의 지도를 상상해 보세요. 각 점이 다른 점과 연결되어 있는—그것이 네트워크입니다. 과학자들은 간단한 아이디어를 제안했습니다: 두 가지 약간의…

#graph neural networks #contrastive learning #unsupervised learning #representation learning #graph embeddings #deep learning
3주 전 · ai

그래프 구조 데이터에 대한 Deep Convolutional Networks

개요 대부분의 스마트 머신은 사진과 소리를 처리하는 데 놀라운 능력을 갖추게 되었습니다. 이는 이러한 데이터 유형이 명확한 패치와 레이어를 가지고 있기 때문입니다. 하지만 텍스트, 유전자, …

#graph neural networks #deep learning #graph convolutional networks #graph-structured data #model efficiency
1개월 전 · ai

변분 그래프 오토인코더

개요 친구들의 네트워크나 연구 논문의 얽힌 관계를 상상해 보세요. 컴퓨터는 무엇이 옳은지 알려지지 않아도 그 네트워크 뒤에 있는 형태를 조용히 학습할 수 있습니다. The m...

#graph neural networks #variational autoencoders #link prediction #unsupervised learning #representation learning
1개월 전 · ai

Temporal Graph Neural Network (TGNN) 챌린지 해결

시나리오: 당신에게 도시 도로 네트워크의 교통 혼잡 수준을 다음 …에 예측하기 위해 Temporal Graph Neural Network를 개발하는 과제가 주어졌다고 상상해 보세요.

#graph neural networks #temporal graphs #traffic forecasting #spatiotemporal modeling #deep learning #real-time data #machine learning