@denklu4 лет назад
(последнее обновление4 лет назад)
In der finalen Abgabe, da ich in meiner Arbeit kurz die Methode dieses Papers erkläre, da sie eine der Methoden ist, die mit GAT verglichen wird.
Ссылки
Закладки
Рецензия удаляется
Пожалуйста, войдите в систему, чтобы принять участие в дискуссии (добавить собственные рецензию, или комментарий)
Цитировать эту публикацию
%0 Journal Article
%1 monti2016geometric
%A Monti, Federico
%A Boscaini, Davide
%A Masci, Jonathan
%A Rodolà, Emanuele
%A Svoboda, Jan
%A Bronstein, Michael M.
%D 2016
%J 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
%K
%P 5425-5434
%T Geometric Deep Learning on Graphs and Manifolds Using Mixture Model CNNs
@article{monti2016geometric,
added-at = {2020-01-08T10:32:55.000+0100},
author = {Monti, Federico and Boscaini, Davide and Masci, Jonathan and Rodol{\`a}, Emanuele and Svoboda, Jan and Bronstein, Michael M.},
biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/28092e62c5208d7291c4d60eb4e2903a5/denklu},
interhash = {070d4044a089e5923bcd51877a49c1b6},
intrahash = {8092e62c5208d7291c4d60eb4e2903a5},
journal = {2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
keywords = {},
pages = {5425-5434},
timestamp = {2020-01-08T10:32:55.000+0100},
title = {Geometric Deep Learning on Graphs and Manifolds Using Mixture Model CNNs},
year = 2016
}