論文の概要: Proceedings 16th International Workshop on Graph Computation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03249v1
- Date: Tue, 06 Jan 2026 18:47:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-07 17:02:13.065824
- Title: Proceedings 16th International Workshop on Graph Computation Models
- Title（参考訳）: 第16回グラフ計算モデル国際ワークショップに参加して
- Authors: Leen Lambers, Oszkár Semeráth,
- Abstract要約: グラフ計算モデルに関する第16回国際ワークショップ(GCM 2025)の開催後
ワークショップはSTAF(Software Technologies: Applications and Foundations)の一部として6月10日にドイツのコブレンツで開催された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7546369508217285
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This volume contains the post-proceedings of the Sixteenth International Workshop on Graph Computation Models (GCM 2025). The workshops took place in Koblenz, Germany on June 10 as part of STAF (Software Technologies: Applications and Foundations). Graphs are common mathematical structures that are visual and intuitive. They constitute a natural and seamless way for system modeling in science, engineering, and beyond, including computer science, biology, and business process modeling. Graph computation models constitute a class of very high-level models where graphs are first-class citizens. The aim of the International GCM Workshop series is to bring together researchers interested in all aspects of computation models based on graphs and graph transformation. It promotes the cross-fertilizing exchange of ideas and experiences among senior and young researchers from the different communities interested in the foundations, applications, and implementations of graph computation models and related areas.
- Abstract（参考訳）: この巻には、グラフ計算モデルに関する第16回国際ワークショップ(GCM 2025)が後付けされている。
ワークショップは6月10日にドイツのコブレンツでSTAF(Software Technologies: Applications and Foundations)の一部として開催された。
グラフは視覚的で直感的な一般的な数学的構造である。
これらは、コンピュータ科学、生物学、ビジネスプロセスモデリングを含む、科学、工学、その他の分野におけるシステムモデリングの自然でシームレスな方法を構成する。
グラフ計算モデルは、グラフが第一級市民である非常に高いレベルのモデルのクラスを構成する。
国際GCMワークショップシリーズの目的は、グラフとグラフ変換に基づく計算モデルのあらゆる側面に関心を持つ研究者を集結させることである。
これは、グラフ計算モデルとその関連分野の基礎、応用、実装に関心のある、様々なコミュニティの上級および若手研究者の間で、アイデアと経験の交配を促進する。
関連論文リスト
- Beyond MMD: Evaluating Graph Generative Models with Geometric Deep Learning [0.0]
グラフ生成モデル(GGM)は、現実的なグラフを生成する問題に対する有望な解決策として登場した。
本稿では,MMD(Maximum Mean Discrepancy)の限界を克服するGGMの評価手法を提案する。
本稿では,グラフリカレントアテンションネットワーク(GRAN)とグラフジェネレーティブモデル(EDGE)の総合評価を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-16T09:51:44Z) - Proceedings of the Fourteenth and Fifteenth International Workshop on Graph Computation Models [0.0]
ワークショップは2023年7月18日にイギリスのレスター、2024年7月9日にオランダのエンシェデで行われた。
国際GCMワークショップシリーズの目的は、グラフとグラフ変換に基づく計算モデルのあらゆる側面に関心を持つ研究者を集結させることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-25T13:19:26Z) - Thinking like a CHEMIST: Combined Heterogeneous Embedding Model Integrating Structure and Tokens [42.203344899915464]
本稿では,分子をサブ構造に分解し,これらの断片に対する記述子に基づく表現を計算する新しい手法を提案する。
このサブストラクタと記述子データを言語モデルの入力として使用し、また、この言語モデルとグラフベースのモデルを統合するバイモーダルアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-25T08:53:18Z) - Graph Foundation Models: Concepts, Opportunities and Challenges [66.37994863159861]
ファンデーションモデルは、さまざまな人工知能アプリケーションにおいて重要なコンポーネントとして現れてきた。
一般化と適応における基礎モデルの能力は、グラフ機械学習研究者を動機付け、新しいグラフ学習パラダイムを開発する可能性について議論する。
本稿では,グラフ基礎モデル(GFM)の概念を紹介し,その重要な特徴と基礎技術について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T09:31:21Z) - Graph Meets LLMs: Towards Large Graph Models [60.24970313736175]
本稿では,大規模グラフモデルの開発に伴う課題と機会について論じる。
まず,大規模グラフモデルの所望の特性について考察する。
次に、表現ベース、グラフデータ、グラフモデルという3つの重要な視点から詳細な議論を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T12:17:51Z) - Graph Pooling for Graph Neural Networks: Progress, Challenges, and
Opportunities [128.55790219377315]
グラフニューラルネットワークは多くのグラフレベルのタスクの主要なアーキテクチャとして登場した。
グラフプーリングは、グラフ全体の全体的グラフレベル表現を得るためには不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-15T04:02:06Z)
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。