Leveraging Representation Learning for Multi-Modal and Graph-Structured Data

Anwaar, Muhammad Umer

Muhammad Umer Anwaar

If you experience problems opening the document, please try this link.

Original title:: Leveraging Representation Learning for Multi-Modal and Graph-Structured Data
Translated title:: Der Einsatz von Methoden zum Repräsentationslernen von multimodalen und graph-strukturierten Daten
Author:: Anwaar, Muhammad Umer
Year:: 2023
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:: Kleinsteuber, Martin (Priv.-Doz. Dr.)
Referee:: Kleinsteuber, Martin (Priv.-Doz. Dr.); Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:: Graph Neural Networks, Representation Learning, Multi modal Data
Translated keywords:: Graphneuronale Netze, Repräsentationslernen, multimodale Daten
TUM classification:: DAT 001
Abstract:: We devise novel representation learning methods for dealing with graph-structured and multi-modal data. We adopt a variational approach for jointly learning the node representation and community detection in graphs. We also adopt a variational graph based approach for the compositional zero-shot learning (CZSL) problem. An interesting application of CZSL is retrieving images from a database based on a multi-modal (image-text) query.
Translated abstract:: Wir entwickeln neuartige Repräsentationslernmethoden für den Umgang mit graphenstrukturierten und multimodalen Daten.Wir verwenden einen variationalen Ansatz für das gemeinsame Lernen der Knotenrepräsentation und Gemeinschaftserkennung in Graphen. Wir verwenden auch variationalen, auf Graphen basierenden Ansatz für das Compositional Zero Shot Learning (CZSL) Problem. Eine interessante Anwendung von CZSL ist das Abrufen von Bildern aus Datenbank auf der Grundlage einer multimodalen Abfrage.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1660251
Date of submission:: 20.06.2022
Oral examination:: 15.02.2023
File size:: 8505072 bytes
Pages:: 146
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230215-1660251-1-3
Last change:: 14.03.2023
BibTeX