Neuste Artikel für GNNs

Neue Methoden steigern die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Analyse von Teilchenkollisionsdaten.

Neues Hardwaresystem verbessert die GNN-Inferenzgeschwindigkeit und Effizienz für Echtzeitanwendungen.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Verbesserung der Wissensgraph-Vervollständigung mit GNNs und regelbasierten Ansätzen.

Dieses Verfahren verbessert die Klassifizierung von medizinischen Bildern mit Hilfe von Graph-Neuronalen Netzwerken.

Diese Studie nutzt GNNs, um Bike-Sharing-Daten zu analysieren, um bessere Vorhersagen über Nutzungsmuster zu treffen.

HQ-GNN verbessert Empfehlungen, während es den Speicher reduziert und die Geschwindigkeit erhöht.

Diese Studie bewertet fortgeschrittene GNNs zur effektiveren Generierung von molekularen Graphen.

Diese Studie untersucht Deep-Learning-Modelle zur Vorhersage von Besucherzahlen im Tourismus.

Ein neuer GNN-Ansatz verbessert die Genauigkeit, indem er Überglättung reduziert.

Erkunde, wie GNNs und Wissensgraphen die Vorhersagen von Verbindungen im Gesundheitswesen verbessern.

Ein neuartiger Ansatz zur Klassifizierung von Forschungsartikeln mithilfe fortschrittlicher Graphentechniken.

Eine neue Bewertungsmethode verbessert das Verständnis von GNN-Vorhersagen.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen für die Elektronendichte in der Katalyseforschung.

Ein neues Modell geht Herausforderungen in graphbasierten neuronalen Netzwerken mit Hilfe von Potenzreihen an.

Ein neues Modell verwandelt Kochrezepte in Grafiken, damit man sie einfacher versteht.

Untersuchung der Fairness-Herausforderungen in GNNs bei sich ändernden Datenverteilungen.

ARGO verbessert die Trainingsgeschwindigkeit und Effizienz von GNNs auf Multi-Core-Systemen.

RC-GNN verbessert die Interpretierbarkeit von GNN und die Vorhersagegenauigkeit durch innovative Methoden.

Neue Methode verbessert die Entdeckung von Kristallmaterialien für Technik und Nachhaltigkeit.

BuffGraph verbessert die Klassifikation für weniger häufige Klassen in unausgewogenen Grafikdaten.

Hyperedge-Verstärkung verbessert GNNs, indem sie komplexe Beziehungen in den Daten erfasst.

PhenoLinker verbessert die Vorhersage von Gen-Phänotyp-Assoziationen mithilfe von fortschrittlichen KI-Techniken.

Distributionale Randlayouts verbessern die Leistung von GNNs, indem sie vielfältige Graphstrukturen sampeln.

Untersuchen, wie Graph-Neuronale Netzwerke unbekannte Daten effektiv vorhersagen.

K-Link verbessert die MTS-Datenanalyse durch ein besseres Verständnis der Sensorinteraktion.

Eine schnelle und effiziente Methode zur Graphverarbeitung ohne komplexe Modelle.

Ein Blick darauf, wie GNNs Graphen analysieren und sich an Veränderungen anpassen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von GNNs, indem sie Erklärungs-Subgraphen nutzt.

Eine Methode, um den Einfluss der Entfernung von Nutzern auf die Meinungen im Netzwerk zu bewerten.

Eine neue Methode, um das Training von Modellen mit verrauschten Graphdaten zu verbessern.

Einführung von innovativen GNN-Schichten zur Analyse komplexer Daten auf Mannigfaltigkeiten.

Eine neue Methode verbessert Simulationen der Fluiddynamik mit Hilfe von neuronalen Netzwerken.

PowerGraph verbessert die Analyse von Stromnetzfehlern durch fortschrittliche Lerntechniken.

Die Forschung untersucht, wie die Netzwerkstruktur mit Stabilität zusammenhängt, und zwar mit fortschrittlichen Methoden.

Eine neue Methode, DepGraph, verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Softwarefehlern.

Eine neue Methode beschleunigt die Vergleiche von Merge-Bäumen in der wissenschaftlichen Datenanalyse.

Ein neues Modell verbessert die Vorhersagen zur Leistung von Tensiden basierend auf der Temperatur.

Ein neuer Ansatz mit Graph-Neuronalnetzen für effiziente Multiskalen-Materialsimulationen.

Ein neuer Ansatz mit RGCNs verbessert die Sentiment-Klassifizierung von Textdaten.

Wir stellen TrainlessGNN vor, um schnellere Knotennamensgebung in TAGs ohne traditionelle Trainingsmethoden zu ermöglichen.