Geometric Deep Learning: A Temperature Based Analysis of Graph Neural Networks / Lapenna, M.; Faglioni, F.; Zanchetta, F.; Fioresi, R.. - 14072 LNCS:(2023), pp. 634-643. (Intervento presentato al convegno The 6th International Conference on Geometric Science of Information, GSI 2023 tenutosi a Saint Malo, France nel 30/08/2023-01/09/2023) [10.1007/978-3-031-38299-4_65].

Geometric Deep Learning: A Temperature Based Analysis of Graph Neural Networks

Lapenna M.
Writing – Original Draft Preparation
;
Faglioni F.
Methodology
;
2023

2023
The 6th International Conference on Geometric Science of Information, GSI 2023
Saint Malo, France
30/08/2023-01/09/2023
14072 LNCS
634
643
Lapenna, M.; Faglioni, F.; Zanchetta, F.; Fioresi, R.
Geometric Deep Learning: A Temperature Based Analysis of Graph Neural Networks / Lapenna, M.; Faglioni, F.; Zanchetta, F.; Fioresi, R.. - 14072 LNCS:(2023), pp. 634-643. (Intervento presentato al convegno The 6th International Conference on Geometric Science of Information, GSI 2023 tenutosi a Saint Malo, France nel 30/08/2023-01/09/2023) [10.1007/978-3-031-38299-4_65].
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.
Pubblicazioni consigliate

Licenza Creative Commons
I metadati presenti in IRIS UNIMORE sono rilasciati con licenza Creative Commons CC0 1.0 Universal, mentre i file delle pubblicazioni sono rilasciati con licenza Attribuzione 4.0 Internazionale (CC BY 4.0), salvo diversa indicazione.
In caso di violazione di copyright, contattare Supporto Iris

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11380/1372431
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus 1
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact