Examples with "Graphkernel" and their translation in Engels
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Inhalt In diesem Praktikum werden wir Lernalgorithmen für Graphen, insbesonder Graphkernel und Graph Neural Networks implementieren und auf unterschiedliche Datensets anwenden.
Content In this practical course the participants will implement learning algorithms for graph involves in particular topics such as graph kernels and graph neural networks which they will apply to different datasets.
Andere resultaten
Für OEL 6.9-VMs mit mehr als 2 GB Arbeitsspeicher legen Sie den Boot-Parameter fest, crashkernel=no um den Absturzkernel zu deaktivieren.
For OEL 6.9 VMs with more that 2 GB memory, set the boot parameter crashkernel=no to disable the crash kernel.
Zuerst konzentrieren wir uns auf die Entwicklung allgemeiner Graphkerne, die auf Graphen mit oder ohne Labels angewendet werden können.
We first focus on the design of generic graph kernels that can be applied to graphs with or without labels.
Diese Verallgemeinerung ermöglicht es bekannten Graphkerne, mehr Informationen über die Topologie der Graphen zu berücksichtigen.
This generalization enables existing graph kernels to take into account more information about the graph topology, and thereby become more expressive.
In einer retrospektiven Studie zeigte unser Graphkern konsistent bessere Ergebnisse als chemische Deskriptoren und andere, auf optimalen Knotenzuordnungen basierende Graphkerne.
In a retrospective virtual screening study, our kernel consistently improved performance over chemical descriptors as well as other optimal assignment graph kernels.
Graphkerne sind formale Ähnlichkeitsmaße, die inneren Produkten entsprechen und direkt auf Graphen, z.B. annotierten molekularen Strukturgraphen, definiert werden.
Graph kernels are formal similarity measures that are defined directly on graphs, such as the annotated molecular structure graph, and correspond to inner products.
Die Weisfeiler-Lehman-Kerne, die wir hier vorschlagen, ermöglichen es Graphkerne, auf große und gelabelte Graphen zu skalieren.
The Weisfeiler-Lehman kernels we propose here now allow graph kernels to scale to large, labeled graphs.
Drittens verallgemeinen wir den Weisfeiler-Lehman-Unterbaumkern zu einer Kernfamilie, die viele bekannte Graphkerne als Spezialfälle beinhaltet.
Third, we generalize the Weisfeiler-Lehman subtree kernel to a family of kernels that includes many known graph kernels as special cases.
Graphkerne haben im letzten Jahrzehnt im Bereich Maschinenlernen viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen, da sie einen vielversprechenden Lösungsansatz für die obengenannten Probleme darstellen.
Graph kernels have attracted considerable interest in the machine learning community in the last decade as a promising solution to the above-mentioned issues.
Wir geben einen Literaturüberblick über Graphkerne, insbesondere solche, die auf zufälligen Irrfahrten, Subgraphen und optimalen Knotenzuordnungen beruhen.
We review graph kernels, in particular those based on random walks, subgraphs, and optimal vertex assignments.
In unseren Experimenten auf Vergleichsdatensätzen aus der Chemoinformatik und der Bioinformatik skaliert der Weisfeiler-Lehman-Unterbaumkern bis zu großen Graphen und übertrifft alle bekannten Graphkerne an Geschwindigkeit mit vergleichbarer oder bessere Vorhersagegenauigkeit bei der Graphenklassifizierung.
In our experiments on benchmark graph data sets from chemoinformatics and bioinformatics, the Weisfeiler-Lehman subtree kernel gracefully scales up to large graphs, outperforms all existing graph kernels in speed, and yields highly competitive performance in graph classification.
Im letzten Teil dieser Dissertation präsentieren wir zwei Anwendungsbeispiele: Basierend auf den vorherigen Beiträgen schlagen wir spezialisierte Kerne für Pixelklassifizierung in Fernerkundungsbildern und Graphkerne für die Vorhersage von chemischen Verschiebungen in der strukturellen Bioinformatik vor.
In the last part of this thesis, we present two examples of applications: Based on our previous contributions, we propose specialized node kernels for pixel classification in remote sensing images, and graph kernels for chemical shift prediction in structural bioinformatics.
