BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-02T00:00:00Z 图神经网络和神经微分方程在肿瘤动态预测中的融合 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了GRAM-ODE神经网络架构，通过不同视图学习动态时空依赖关系，改善通信。实验表明，GRAM-ODE在六个真实数据集上优于基线方法。 🏷️ 标签 动态时空依赖关系 基线方法 数据集 神经网络 通信 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
