Examples with "Graphkernen" and their translation in Engels
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Sie erlauben die Nutzung von Graphkernen in zahlreichen Anwendungsgebieten, die sich mit Graphen beschäftigen, dessen Größe und Labels mit bekannten Graphkernen vorher nicht verarbeitet werden konnten.
They open the door to manifold applications of graph kernels in numerous domains which deal with graphs whose size and attributes could not be handled by graph kernels before.
Andere resultaten
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.
Leider muss ich dir erklären, dass heute eine Demonstration zum Zwecke des Filmens und Photo-graphierens nicht stattfinden kann.
Die Installation ist ein Beispiel dafür, eine Reihe von Bild-Erzeugungsprozessen mit dem Prozess des Choreo-graphierens zu verschmelzen.
The installation is an instance of conflating a range of image-making processes into the process of choreo-graphy.
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.
