論文の概要: A One-to-One Correspondence between Natural Numbers and Binary Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04477v2
- Date: Fri, 21 Feb 2020 01:43:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 05:02:37.120964
- Title: A One-to-One Correspondence between Natural Numbers and Binary Trees
- Title(参考訳): 自然数と二分木の間の一対一対応
- Authors: Osvaldo Skliar, Sherry Gapper, Ricardo E. Monge
- Abstract要約: 1(1)を除く各自然数に対して、順序付けられた一対の要素によって特徴づける。
与えられたノードが子ノードを持たないようなバイナリツリーのセット間で1対1の対応が指定される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A characterization is provided for each natural number except one (1) by
means of an ordered pair of elements. The first element is a natural number
called the type of the natural number characterized, and the second is a
natural number called the order of the number characterized within those of its
type. A one-to-one correspondence is specified between the set of binary trees
such that a) a given node has no child nodes (that is, it is a terminal node),
or b) it has exactly two child nodes. Thus, binary trees such that one of their
parent nodes has only one child node are excluded from the set considered here.
- Abstract(参考訳): 1(1)を除く各自然数に対して、順序付けられた一対の要素によって特徴づける。
第1の要素は自然数の種類と呼ばれる自然数であり、第2の要素はその型の中で特徴付けられる数の順序と呼ばれる自然数である。
そのようなバイナリツリーの集合の間に1対1の対応が指定される
a) 所定のノードには子ノードがない(つまり、終端ノードである)、又は
b) ちょうど2つの子ノードがある。
従って、親ノードの1つに1つの子ノードしか持たないバイナリツリーは、ここで考慮されたセットから除外される。
関連論文リスト
- Mutual transformations of arbitrary ternary qubit trees by Clifford gates [55.2480439325792]
同じ数のノードを持つ3次キュービット木は、自然に定義されたクリフォードゲートの列によって互いに変換するか、ジョルダン・ウィグナー変換に対応する1D鎖として標準表現に変換することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T15:54:32Z) - HetTree: Heterogeneous Tree Graph Neural Network [12.403166161903378]
HetTreeは、グラフ構造とヘテロジニアスの両方をモデル化する、新しいヘテロジニアスツリーグラフニューラルネットワークである。
HetTreeは、メタパス間の階層をキャプチャするために、セマンティックツリーデータ構造を構築する。
さまざまな実世界のデータセット上でのHetTreeの評価は、既存のすべてのベースラインをオープンベンチマークで上回っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T03:14:45Z) - Node Classification in Random Trees [4.800441150586326]
ランダムな木として構造化されたオブジェクトの分類法を提案する。
我々の目的は、ツリーデータ構造がノード属性に関連付けられている設定において、ノードラベル割り当ての分布をモデル化することである。
本研究では,Stanford Sentiment Treebank データセットのノード分類タスクについて評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T20:33:35Z) - Reinforcement Learning for Node Selection in Branch-and-Bound [52.2648997215667]
現在の最先端セレクタは手作りのアンサンブルを使用して、ナイーブなサブノードセレクタと、個々のノードデータに依存する学習ノードセレクタを自動的に切り替える。
孤立ノードではなく木の状態全体を考慮しながら強化学習(RL)を用いる新しいシミュレーション手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T19:55:56Z) - Contrastive Meta-Learning for Few-shot Node Classification [54.36506013228169]
少ないショットノード分類は、限定されたラベル付きノードのみを参照としてグラフ上のノードのラベルを予測することを目的としている。
グラフ上にCOSMICという新しい対照的なメタラーニングフレームワークを2つの重要な設計で作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T02:22:45Z) - Pseudo-Euclidean Attract-Repel Embeddings for Undirected Graphs [73.0261182389643]
ドット積埋め込みはグラフをとり、2つのベクトル間のドット積がエッジの強さを与えるようなノードのベクトルを構成する。
ノードを擬ユークリッド空間に埋め込むことにより、推移性仮定を除去する。
Pseudo-Euclidean 埋め込みはネットワークを効率よく圧縮でき、近接する隣人の複数の概念をそれぞれ独自の解釈で解釈でき、既存のモデルに'スロットできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T17:23:56Z) - Yet Another Representation of Binary Decision Trees: A Mathematical Demonstration [0.0]
決定木は単純な非巡回計算グラフのように見え、葉ノードだけが出力値を指定する。
数値的な観点から、計算グラフの言語で決定木を表現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-18T13:50:14Z) - Combining Determinism and Indeterminism [0.0]
双免疫対称群は点収束トポロジーに関してSym$(mathbbN)$で密であることを示す。
二重免疫対称群の完全な構造とその1つ以上の二重免疫再構成によって生成される部分群は、不明である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-02T01:30:00Z) - Tree Structure-Aware Graph Representation Learning via Integrated
Hierarchical Aggregation and Relational Metric Learning [26.8738194817491]
グラフ表現学習のための木構造対応グラフニューラルネットワークモデルT-GNNを提案する。
提案するT-GNNは,(1)階層型集約モジュールと(2)関係計量学習モジュールの2つのモジュールから構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-23T09:41:19Z) - node2coords: Graph Representation Learning with Wasserstein Barycenters [59.07120857271367]
グラフの表現学習アルゴリズムである node2coords を導入する。
低次元空間を同時に学習し、その空間内のノードを座標する。
実験の結果,node2coordで学習した表現は解釈可能であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-31T13:14:25Z) - Graph Inference Learning for Semi-supervised Classification [50.55765399527556]
半教師付きノード分類の性能を高めるためのグラフ推論学習フレームワークを提案する。
推論過程の学習には,トレーニングノードから検証ノードへの構造関係のメタ最適化を導入する。
4つのベンチマークデータセットの総合的な評価は、最先端の手法と比較して提案したGILの優位性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-17T02:52:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。