Examinando los desafíos de equidad en GNNs en medio de cambios en las distribuciones de datos.
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Chuan Shi
La investigación combina modelos de grafos y modelos de lenguaje para mejorar el rendimiento de la IA.
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Un nuevo modelo apunta eficientemente a nodos en GNNs con cambios mínimos.
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CoBFormer equilibra la atención local y global para mejorar el procesamiento de grafos.
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Un nuevo marco mejora el aprendizaje automático al centrarse en motivos moleculares y datos textuales.
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