Muhan Zhang

COLA kombiniert kontrastives und meta Lernen für bessere Knotenkategorisierung in Szenarien mit begrenzten Daten.

Erkunde Latente Graphdiffusion, einen einheitlichen Ansatz für verschiedene Graphaufgaben.

Diese Studie hebt Verbesserungen in geometrischen Modellen hervor, mit Fokus auf Ausdrucksstärke und Vollständigkeit.

Ein neues Modell definiert die Graphanalyse neu, indem es Punktmengen verwendet, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Die Bedeutung beizubehalten, während man Daten verändert, ist entscheidend für Privatsphäre und Genauigkeit.

Entdecke, wie GL-Fusion Graph Neural Networks und grosse Sprachmodelle kombiniert, um fortschrittliche KI-Lösungen zu schaffen.