Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/210485
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Titel: 
Homomorphism Counts for Graph Neural Networks: All About That Basis
en
Zitat: 
Jin, E., Bronstein, M. M., Ceylan, I. I., & Lanzinger, M. (2024). Homomorphism Counts for Graph Neural Networks: All About That Basis. In Forty-first International Conference on Machine Learning. Forty-first International Conference on Machine Learning, Austria. http://hdl.handle.net/20.500.12708/210485
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Publikationstyp: 
Konferenzbeitrag - Full-Paper Contribution
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Jin, Emily 
Bronstein, Michael M. 
Ceylan, Ismail Ilkan 
Lanzinger, Matthias 
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Organisations­einheit: 
E192-02 - Forschungsbereich Databases and Artificial Intelligence 
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Erschienen in: 
Forty-first International Conference on Machine Learning 
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Datum (veröffentlicht): 
2024
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Veranstaltungs­name: 
Forty-first International Conference on Machine Learning 
en
Veranstaltungs­zeitraum: 
21-Jul-2024 - 27-Jul-2024
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Veranstaltungs­ort: 
Österreich
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Peer Reviewed: 
Ja
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Keywords: 
Graph Learning; Homomorphism Counting; Deep Learning; Graph Neural Networks; Geometric Deep Learning
en
Projekttitel: 
Decompose and Conquer: Fast Query Processing via Decomposition: ICT22-011 (WWTF Wiener Wissenschafts-, Forschu und Technologiefonds) 
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Link (extern): 
https://arxiv.org/pdf/2402.08595v5
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Forschungs­schwerpunkte: 
Logic and Computation: 60%
Information Systems Engineering: 40%
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Wissenschafts­zweig: 
1020 - Informatik: 100%
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Enthalten in den Sammlungen:
Conference Paper

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