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  2. Martinkus, Karolis [VerfasserIn] ; Wattenhofer, Roger [MitwirkendeR]; Maron, Haggai [MitwirkendeR]; Loukas, Andreas [MitwirkendeR]

    Learning to Understand Graph Structure: From Classification to Generation

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    ETH Zurich, 2023

  3. O’Bray, Leslie [VerfasserIn] ; Borgwardt, Karsten [MitwirkendeR]; Bronstein, Michael [MitwirkendeR]; Morris, Christopher [MitwirkendeR]; Van Steen, Kristel [MitwirkendeR]

    Leveraging global information for machine learning on graphs

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    ETH Zurich, 2023

  4. Li, Yawei [VerfasserIn]; id_orcid0 000-0002-8948-7892 [VerfasserIn] ; Van Gool, Luc [MitwirkendeR]; Brox, Thomas [MitwirkendeR]; Yang, Ming-Hsuan [MitwirkendeR]; Timofte, Radu [MitwirkendeR]

    Towards Efficient Deep Neural Networks

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    ETH Zurich, 2022

  5. Mylonas, Charilaos [VerfasserIn] ; Chatzi, Eleni [MitwirkendeR]; Papadimitriou, Costas [MitwirkendeR]; Dervilis, Nicolaos [MitwirkendeR]; Abdallah, Imad [MitwirkendeR]

    Machine Learning for Structural Health Assessment under Uncertainty: with applications in Wind Energy

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    ETH Zurich, 2021

  6. Veyrin-Forrer, Luca [VerfasserIn] ; Lyon, INSA [MitwirkendeR]; Robardet, Céline [MitwirkendeR]; Plantevit, Marc [MitwirkendeR]

    Explaining machine learning models on graphs by identifying hidden structures built by GNNs ; Expliquer les modèles d'apprentissage automatique sur des graphes en identifiant les structures cachées construites par les GNN

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    theses.fr, 2023-03-30

  12. Yajima, Yuta; Inokuchi, Akihiro

    Lecture Notes in Computer Science: Why Deeper Graph Neural Network Performs Worse? Discussion and Improvement About Deep GNNs

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    Springer Nature Switzerland, 2022

    Erschienen in: Lecture Notes in Computer Science