「cs.SI」カテゴリーアーカイブ

Omitted Labels in Causality: A Study of Paradoxes

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、トレーニング データが可能なラベルのサブセットに限定されている、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.IT, cs.LG, cs.SI, math.IT, stat.ME | Omitted Labels in Causality: A Study of Paradoxes はコメントを受け付けていません

Boosting Multitask Learning on Graphs through Higher-Order Task Affinities

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 特定のグラフ上のノード ラベルの予測は、コミュニティ検出や分子グラフ予測な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SI | Boosting Multitask Learning on Graphs through Higher-Order Task Affinities はコメントを受け付けていません

NetEffect: Discovery and Exploitation of Generalized Network Effects

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 ノード ラベルがほとんどない大きなグラフを考えると、(a) 一般化ネットワ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SI | NetEffect: Discovery and Exploitation of Generalized Network Effects はコメントを受け付けていません

Graph Neural Networks for Road Safety Modeling: Datasets and Evaluations for Accident Analysis

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 道路網の接続と交通量に基づいて、道路網における交通事故解析の問題を考察しま … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SI | Graph Neural Networks for Road Safety Modeling: Datasets and Evaluations for Accident Analysis はコメントを受け付けていません

On the Detection of Reviewer-Author Collusion Rings From Paper Bidding

投稿日: 2024年2月13日 作成者: jarxiv

要約 コンピュータ サイエンス会議の査読システムに対する大きな脅威は、査読者間の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.SI | On the Detection of Reviewer-Author Collusion Rings From Paper Bidding はコメントを受け付けていません

Prompt Learning on Temporal Interaction Graphs

投稿日: 2024年2月12日 作成者: jarxiv

要約 テンポラル インタラクション グラフ (TIG) は、現実世界のシステムを … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SI | Prompt Learning on Temporal Interaction Graphs はコメントを受け付けていません

Classifying Nodes in Graphs without GNNs

投稿日: 2024年2月9日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ内のノードを分類す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.SI | Classifying Nodes in Graphs without GNNs はコメントを受け付けていません

FACT-GPT: Fact-Checking Augmentation via Claim Matching with LLMs

投稿日: 2024年2月9日 作成者: jarxiv

要約 私たちの社会は、公衆衛生と信頼を損なう誤った情報の蔓延に直面しています。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CY, cs.HC, cs.SI | FACT-GPT: Fact-Checking Augmentation via Claim Matching with LLMs はコメントを受け付けていません

Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility Applications

投稿日: 2024年2月9日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングには、トレーニング データがローカルに保たれる … 続きを読む →

カテゴリー: A.1, cs.AI, cs.DC, cs.IR, cs.LG, cs.SI | Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility Applications はコメントを受け付けていません

Let Your Graph Do the Talking: Encoding Structured Data for LLMs

投稿日: 2024年2月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) で使用するために構造化データをシーケンシャル … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SI, I.2.6, stat.ML | Let Your Graph Do the Talking: Encoding Structured Data for LLMs はコメントを受け付けていません