POSITIONAL ENCODER GRAPH QUANTILE NEURAL NETWORKS FOR GEOGRAPHIC DATA

Publicado em 27/08/2024 - ISBN: 978-65-272-0656-9

Título do Trabalho
POSITIONAL ENCODER GRAPH QUANTILE NEURAL NETWORKS FOR GEOGRAPHIC DATA
Autores
  • William E. R. de Amorim
  • Scott A. Sisson
  • David J. Nott
  • Thaís Carvalho Valadares Rodrigues
  • Guilherme Souza Rodrigues
Modalidade
Comunicação Oral
Área temática
Dados Funcionais, Dados em Alta Dimensão e Aprendizado Estatístico de Máquinas
Data de Publicação
27/08/2024
País da Publicação
Brasil
Idioma da Publicação
Português
Página do Trabalho
https://www.even3.com.br/anais/sinape2024/817856-positional-encoder-graph-quantile-neural-networks-for-geographic-data
ISBN
978-65-272-0656-9
Título do Evento
25º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística
Cidade do Evento
Fortaleza
Título dos Anais do Evento
Anais do 25º SINAPE - Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística
Nome da Editora
Even3
Meio de Divulgação
Meio Digital

Como citar

AMORIM, William E. R. de et al.. POSITIONAL ENCODER GRAPH QUANTILE NEURAL NETWORKS FOR GEOGRAPHIC DATA.. In: Anais do 25º SINAPE - Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística. Anais...Fortaleza (CE) Oásis Atlântico Imperial & Fortaleza, 2024. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/sinape2024/817856-POSITIONAL-ENCODER-GRAPH-QUANTILE-NEURAL-NETWORKS-FOR-GEOGRAPHIC-DATA. Acesso em: 25/07/2025

Trabalho

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