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  • Trabalho de evento

    TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding (2023)

    Anghinoni, Leandro ; Yu-Tao, Zhu; Donghong, Ji; Liang, Zhao

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ANGHINONI, Leandro et al. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Donghong, J., & Liang, Z. (2023). TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191134

    • NLM

      Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134

    • Vancouver

      Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134

  • Tese (Doutorado)

    Structure characterization of complex networks for machine learning (2023)

    Anghinoni, Leandro ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ANGHINONI, Leandro. Structure characterization of complex networks for machine learning. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Anghinoni, L. (2023). Structure characterization of complex networks for machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/

    • NLM

      Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/

    • Vancouver

      Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
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