GDN和MetaGDN是用于图异常检测任务的两种模型，它们的设计旨在提高异常检测的准确性和泛化能力。GDN模型： 关键组件：包含Network Encoder、Abnormality Valuator和Deviation Loss三个关键组件。 Network Encoder：使用SGC技术，将输入图的节点映射为向量表示。 Abnormality Valuator：将Network Encoder生成的向量转化...
Meta-GDN模型进一步引入元学习思想，通过定义多个包含异常节点的子图作为训练集，对新子图进行预测。该模型在训练过程中通过逐步更新GDN参数，实现对新数据的快速适应。最终，通过综合各子图上的参数更新，得到优化后的GDN模型。实验结果显示，该模型在Yelp、PubMed和Reddit数据集上显著优于LOF、SCAN和半监督G...
左半部分:GDN,该部分将输入图中各节点映射为向量,利用该向量生成节点的异常评分 右半部分:Meta-GDN,该部分模型将结合旧知识和新数据实现跨网络的异常检测任务 GDN模型 GDN主要有三个部分:Network Encoder、Abnormality Valuator和Deviation Loss。该模型将网络的结构化信息映射为评分,使得异常节点更容易被区别出来,正如...
结构式 英文名 Meta-Fexofenadine CAS号 479035-75-1 规格 50mg/250mg 分类 药物杂质 毒性预测 查看 供应商信息 供应商 广州优瓦科技有限公司 联系人 暂未收录供应商联系方式,若需补充或对接其他商家,可联系官方客服17318480790 QQ交谈 联系电话 / 邮箱 / 扩展信息 ...
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In this study, we use Monte Carlo simulations (MCS) and DFT method in order to deduce the critical magnetic behavior of the rare earth-based alloy GdN. The Monte Carlo method is based on the Metropolis algorithm, while the DFT method is applied under the generalized gradient approximation. ...
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