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Una mirada a las redes ReLU y su papel en la inteligencia artificial.

Las técnicas de IA están cambiando la forma en que los investigadores enfrentan los retos de la Álgebra Universal.

Este estudio muestra cómo las aristas dirigidas mejoran el rendimiento de las GNN, especialmente en grafos heterofílicos.

Esta investigación mejora la clasificación de nodos usando la no uniformidad de etiquetas en redes neuronales de grafos.

Las redes neuronales gráficas mejoran la velocidad y precisión de la estimación del estado en los sistemas de energía.

Combinando métodos tradicionales y aprendizaje automático para mejorar las redes de transporte urbano.

Un nuevo marco mejora el rendimiento en el procesamiento de datos en grafos.

Grad-Align+ mejora la alineación de redes sin necesitar información extra.

Gelato ofrece un método más simple y efectivo para la predicción de enlaces en redes.

Nuevo método mejora el aprendizaje de atención en modelos de grafos usando razonamiento causal.

Mejorando la infraestructura de los barrios bajos con IA para aumentar la accesibilidad y reducir costos.

DEGREE mejora la explicabilidad de las Redes Neuronales de Grafos, aumentando la transparencia.

El marco MCGLPPI combina modelado CG y aprendizaje automático para predecir interacciones de proteínas de manera eficiente.

Un nuevo modelo mejora la clasificación semi-supervisada en GNNs a través de una difusión optimizada a nivel de nodos.

Graph U-Net mejora la imagen de EIT gracias a su mayor precisión y velocidad.

Un nuevo método para mejorar las Redes Neuronales de Grafos usando framelets y p-Laplaciano.

Un método para aprender de toda la estructura de bases de datos relacionales, mejorando la representación de datos.

Explora los fundamentos y aplicaciones del Aprendizaje Profundo y su variante geométrica.

Este artículo habla sobre cómo las GNNs mejoran las predicciones del flujo de aire en alas.

Nuevo simulador predice el comportamiento del flujo granular usando Redes Neuronales Gráficas.

Estudiamos cómo las explicaciones mejoran la comprensión en redes neuronales gráficas.

Las Redes Neuronales de Subgráfico de Unión mejoran el análisis de grafos al captar estructuras locales.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del entrenamiento de GNN en gráficos grandes usando técnicas avanzadas.

DeepGate2 mejora el aprendizaje de representación de circuitos para una automatización de diseño electrónico más eficiente.

Usando GNNs para analizar la geometría de las variedades 3-manifold plumbed.

Un estudio sobre el sesgo de posición de etiquetas en GNNs y su impacto en el rendimiento.

Nuevos enfoques buscan mejorar el rendimiento y la generalización de GCN.

Te presentamos DrugChat, un sistema para mejorar el descubrimiento de drogas a través de preguntas interactivas y análisis de datos.

Un nuevo enfoque utiliza Redes Neuronales de Grafos para mejorar la emparejamiento de usuarios en sistemas inalámbricos.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de la propagación del COVID-19 en Nueva Zelanda.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la predicción de las condiciones del tráfico.

Combinando reescritura de grafos con GNNs para análisis de datos dinámicos.

Un nuevo enfoque mejora la investigación de redes cerebrales usando Redes Neuronales de Grafos.

Un nuevo modelo mejora el rendimiento de GNN con datos de grafos incompletos.

Un nuevo marco mejora la detección de rutas de ataques cibernéticos.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia y la expresividad en el análisis de gráficos.

Examinando métodos de reconfiguración para mejorar el rendimiento de las redes neuronales de grafos y abordar desafíos clave.

Un enfoque novedoso para mejorar la seguridad en redes inalámbricas militares.

Este artículo analiza los ataques de inferencia de atributos en GNNs y su impacto en la privacidad.

Una mirada a la importancia de la explicabilidad en las GNNs.