Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Culcu, Yildiz |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2511.18633 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Bridging Theory and Practice in Link Representation with Graph Neural Networks
von: Lachi, Veronica, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lachi, Veronica, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Philosophy-informed Machine Learning
von: Naser, MZ
Veröffentlicht: (2025)
von: Naser, MZ
Veröffentlicht: (2025)
Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks
von: Kofinas, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kofinas, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding Prediction Discrepancies in Machine Learning Classifiers
von: Renard, Xavier, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Renard, Xavier, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Predicting Diabetes Using Machine Learning: A Comparative Study of Classifiers
von: Hasan, Mahade, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hasan, Mahade, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Triangle of Similarity: A Multi-Faceted Framework for Comparing Neural Network Representations
von: Sirikova, Olha, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sirikova, Olha, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Closed-Form Interpretation of Neural Network Classifiers with Symbolic Gradients
von: Wetzel, Sebastian Johann
Veröffentlicht: (2024)
von: Wetzel, Sebastian Johann
Veröffentlicht: (2024)
Neural Network Conversion of Machine Learning Pipelines
von: Sung, Man-Ling, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sung, Man-Ling, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hierarchical Scoring for Machine Learning Classifier Error Impact Evaluation
von: Lanus, Erin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lanus, Erin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Introduction to Graph Neural Networks for Machine Learning Engineers
von: Tanis, James H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tanis, James H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bridging Neural and Symbolic Representations with Transitional Dictionary Learning
von: Cheng, Junyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cheng, Junyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Classifying Dental Care Providers Through Machine Learning with Features Ranking
von: Al-Batah, Mohammad Subhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Al-Batah, Mohammad Subhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Simple and Effective Specialized Representations for Fair Classifiers
von: Sinigaglia, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sinigaglia, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Utilizing Class Separation Distance for the Evaluation of Corruption Robustness of Machine Learning Classifiers
von: Siedel, Georg, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Siedel, Georg, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Coordinate Matrix Machine: A Human-level Concept Learning to Classify Very Similar Documents
von: Sadri, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sadri, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Comparative Study on Machine Learning Models to Classify Diseases Based on Patient Behaviour and Habits
von: Musaaed, Elham, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Musaaed, Elham, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bridging Classical and Quantum Machine Learning: Knowledge Transfer From Classical to Quantum Neural Networks Using Knowledge Distillation
von: Hasan, Mohammad Junayed, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hasan, Mohammad Junayed, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Hierarchy Representation of Data in Machine Learnings
von: Yegang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yegang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Classifying Overlapping Gaussian Mixtures in High Dimensions: From Optimal Classifiers to Neural Nets
von: Cohen, Khen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cohen, Khen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Volatility in Certainty (VC): A Metric for Detecting Adversarial Perturbations During Inference in Neural Network Classifiers
von: Hemmati, Vahid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hemmati, Vahid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Annealing Machine-assisted Learning of Graph Neural Network for Combinatorial Optimization
von: Loyola, Pablo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Loyola, Pablo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bridging Computational Social Science and Deep Learning: Cultural Dissemination-Inspired Graph Neural Networks
von: Hevapathige, Asela
Veröffentlicht: (2025)
von: Hevapathige, Asela
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Deep Learning with Optimized Gradient Descent: Bridging Numerical Methods and Neural Network Training
von: Ma, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Source Knowledge-Based Hybrid Neural Framework for Time Series Representation Learning
von: Sakhinana, Sagar Srinivas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sakhinana, Sagar Srinivas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Heterogeneous Graph Neural Networks: Bridging Heterophily and Heterogeneity
von: Chen, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Discovering the Representation Bottleneck of Graph Neural Networks
von: Wu, Fang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Wu, Fang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Constrained Machine Learning Through Hyperspherical Representation
von: Signorelli, Gaetano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Signorelli, Gaetano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Probabilistic Neural Networks (PNNs) for Modeling Aleatoric Uncertainty in Scientific Machine Learning
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pourkamali-Anaraki, Farhad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Orientation-Aware Graph Neural Networks for Protein Structure Representation Learning
von: Li, Jiahan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Jiahan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Norm-Hierarchy Transitions in Representation Learning: When and Why Neural Networks Abandon Shortcuts
von: Khanh, Truong Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Khanh, Truong Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Neural Bridge Processes
von: Xu, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bridging Large Language Models and Graph Structure Learning Models for Robust Representation Learning
von: Su, Guangxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Su, Guangxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bridging Efficiency and Safety: Formal Verification of Neural Networks with Early Exits
von: Elboher, Yizhak Yisrael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Elboher, Yizhak Yisrael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SES: Bridging the Gap Between Explainability and Prediction of Graph Neural Networks
von: Huang, Zhenhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Zhenhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Developing Driving Strategies Efficiently: A Skill-Based Hierarchical Reinforcement Learning Approach
von: Gurses, Yigit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gurses, Yigit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient Single-Step Framework for Incremental Class Learning in Neural Networks
von: Dopico-Castro, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dopico-Castro, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Incorporating Expert Rules into Neural Networks in the Framework of Concept-Based Learning
von: Konstantinov, Andrei V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Konstantinov, Andrei V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Compact Representation for Bayesian Neural Networks By Removing Permutation Symmetry
von: Xiao, Tim Z., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xiao, Tim Z., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Mechanistic Neural Networks for Scientific Machine Learning
von: Pervez, Adeel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pervez, Adeel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
v-PuNNs: van der Put Neural Networks for Transparent Ultrametric Representation Learning
von: N'guessan, Gnankan Landry Regis
Veröffentlicht: (2025)
von: N'guessan, Gnankan Landry Regis
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Bridging Theory and Practice in Link Representation with Graph Neural Networks
von: Lachi, Veronica, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Philosophy-informed Machine Learning
von: Naser, MZ
Veröffentlicht: (2025) -
Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks
von: Kofinas, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Understanding Prediction Discrepancies in Machine Learning Classifiers
von: Renard, Xavier, et al.
Veröffentlicht: (2021) -
Predicting Diabetes Using Machine Learning: A Comparative Study of Classifiers
von: Hasan, Mahade, et al.
Veröffentlicht: (2025)