Enhancing Graph Convolutional Networks by ...

Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
DOI :
10.1109/BigData55660.2022.10021014
Titre :
Enhancing Graph Convolutional Networks by Topology Sampling
Auteur(s) :
Petit, Quentin [Auteur]
Maison de la Simulation [MDLS]
Huawei Technologies France
Université Paris-Saclay
Li, Chong [Auteur]
Huawei Technologies France
Petiton, Serge [Auteur] refId
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille
Chai, Kelun [Auteur]
Huawei Technologies France
Emad, Nahid [Auteur]
Laboratoire d'Informatique Parallélisme Réseaux Algorithmes Distribués [LI-PaRAD]
Maison de la Simulation [MDLS]
Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines [UVSQ]
Titre de la manifestation scientifique :
2022 IEEE International Conference on Big Data
Ville :
Osaka
Pays :
Japon
Date de début de la manifestation scientifique :
2022-12-17
Éditeur :
IEEE
Mot(s)-clé(s) en anglais :
graph neural network
network topology
spatial-aware selection
deep learning
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Harvested from HAL