Residual Embedding Similarity-Based Network Selection for Predicting Brain Network Evolution Trajectory from a Single Observation
While existing predictive frameworks are able to handle Euclidean structured data (i.e, brain images), they might fail to generalize to geometric non-Euclidean data such as brain networks. Besides, these are rooted the sample selection step in using Euclidean or learned similarity measure between ve...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2020-09 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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