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Un nuevo enfoque para reducir el exceso de suavizado en transformadores y GNNs.

Nuevo método mejora el rendimiento del aprendizaje automático en diferentes entornos de datos.

Este estudio presenta un nuevo método para aumentar grafos usando complementos de Schur aleatorios.

Nuevos modelos de aprendizaje automático mejoran las predicciones en dinámica de fluidos.

DASH ofrece un enfoque rápido y preciso para asignar cargas parciales en moléculas.

Un nuevo método mejora cómo las GNN explican sus predicciones.

La investigación muestra cómo las GNN pueden adaptarse a diferentes tamaños de grafo.

Investigadores desarrollan un modelo para predecir mejor los cambios de estabilidad de proteínas por mutaciones en aminoácidos.

Un método para mejorar los MLP usando conocimiento confiable de los GNN.

Este artículo examina cómo la homofilia local afecta el rendimiento de las redes neuronales de grafos.

Un nuevo método mejora los resultados de clasificación de grafos usando adaptación de dominio no supervisada.

Este estudio examina el papel de la IA en resolver ciclos Hamiltonianos de manera más eficiente.

Un nuevo enfoque enfatiza la importancia de las relaciones en el análisis de datos tabulares.

Un nuevo marco mejora la representación de grafos usando aprendizaje autosupervisado.

Nuevos métodos mejoran la detección y clasificación de vulnerabilidades de software.

Aprende cómo las redes neuronales analizan datos estructurados como gráficos.

Un nuevo marco para generar gráficos usando representaciones discretas y modelos de transformadores.

Un nuevo método mejora la modelación de superficies de energía potencial en simulaciones atomísticas.

Un nuevo marco mejora la precisión de las previsiones de demanda, abordando eficazmente los desafíos del arranque en frío.

Explorando cómo cambian las relaciones de ubicación durante el día para una mejor planificación.

Un nuevo enfoque mejora la comparación de proteínas, ayudando en la investigación y el descubrimiento de fármacos.

Un método para mejorar la comprensión de las redes neuronales gráficas.

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Un enfoque nuevo para mejorar las Redes Neuronales de Grafos usando model soups.

Una mirada a los métodos de predicción de enlaces y sus aplicaciones en varios campos.

Evaluando métodos GSL para mejorar el aprendizaje de datos en grafos.

Un nuevo método para mejorar la representación de grafos y la precisión de clasificación.

Un nuevo enfoque mejora las GNN adaptándose a diferentes conjuntos de datos sin necesidad de volver a entrenar.

Te presento GMMD, un marco para mejorar la equidad en redes neuronales gráficas.

Un nuevo método mejora la reconstrucción de la energía de los fotones en experimentos de partículas.

Nuevo método crea gráficas grandes y detalladas para diversas aplicaciones.

Una nueva herramienta acelera la generación de gráficos para materiales cristalinos usando tecnología moderna.

Un nuevo método mejora las recomendaciones multi-criterio usando redes neuronales de grafos.

El Pooling Geométrico mejora la retención de características en el análisis de datos de grafos.

Una mirada a técnicas para acelerar Redes Neuronales Gráficas en conjuntos de datos complejos.

MepoGNN combina modelos para mejorar las predicciones de la propagación de enfermedades.

ViG-UNet combina redes neuronales de grafo y U-Net para mejorar el análisis de imágenes médicas.

Un nuevo método mejora el diagnóstico del cáncer usando imágenes de diapositivas completas y técnicas avanzadas de aprendizaje.

GIDS optimiza el entrenamiento de gráficos a gran escala para mejorar la eficiencia y la velocidad.

Un nuevo enfoque para mejorar las predicciones de series temporales multivariadas utilizando GNNs.