Representation learning through graph embedding of multi-domain relational data
Representation learning through graph embedding of multi-domain relational data
通过多域关系数据的图嵌入进行表示学习
批准号：
20H04148
负责人：
SHIMODAIRA Hidetoshi
金额：
$11.4万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
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単語埋め込みによる論理演算
使用词嵌入的逻辑运算
使用词嵌入的逻辑运算
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[内藤雅博, 横井祥, 下平英寿]
通讯作者：
下平英寿
マルチスケールk-近傍法による画像のExtreme Multi-Label分類
使用多尺度 k-近邻方法对图像进行极限多标签分类
使用多尺度 k-近邻方法对图像进行极限多标签分类
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[田中卓磨 , 奥野彰文 , 下平英寿]
通讯作者：
下平英寿
DOI：
--
发表时间：
2021-05
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
[Masahiro Naito;Sho Yokoi;Geewook Kim;Hidetoshi Shimodaira]
通讯作者：
Masahiro Naito;Sho Yokoi;Geewook Kim;Hidetoshi Shimodaira
単語ベクトルの長さは意味の強さを表す
词向量的长度代表其含义的强度。
词向量的长度代表其含义的强度。
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Mook Kwon Jung, Sang Duk Yoon, Hee-Kap Ahn, Takeshi Tokuyama, 合原一究, 大山百々勢，横井祥，下平英寿]
通讯作者：
大山百々勢，横井祥，下平英寿
Extrapolation Towards Imaginary 0-Nearest Neighbour and Its Improved Convergence Rate
虚数0最近邻的外推及其改进的收敛率
虚数0最近邻的外推及其改进的收敛率
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020)
影响因子：
--
作者：
[Akifumi Okuno, Hidetoshi Shimodaira]
通讯作者：
Hidetoshi Shimodaira
共 16 条
Theory of Bayesian Multiscale Bootstrap and its Applications
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批准号：20500254
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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资助金额：$2.91万
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财政年份：2008
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负责人：SHIMODAIRA Hidetoshi
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依托单位：
海外基金