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Un nuevo enfoque para mejorar las Redes Neuronales Gráficas a través de una representación compleja de vértices.

HydraGNN usa aprendizaje automático para acelerar el descubrimiento y modelado de materiales.

Los investigadores mejoran la precisión en la predicción de propiedades de materiales usando transferencia de aprendizaje y técnicas de machine learning.

GFN-ROM mejora la reducción de orden del modelo usando redes neuronales gráficas para simulaciones eficientes.

Enfoque innovador mejora la detección de fallos en satélites sin necesidad de tener un montón de datos etiquetados.

Un nuevo operador de agrupamiento que utiliza la curvatura de Ricci mejora el aprendizaje en grafos.

La tecnología de GNN y RL mejora la eficiencia y adaptabilidad en las operaciones de la red eléctrica.

Un nuevo método basado en gráficos mejora la precisión y eficiencia del seguimiento de múltiples objetos.

El marco T-Hop aprovecha la información de rutas para hacer mejores predicciones en el descubrimiento de medicamentos.

Un nuevo método mejora la evaluación de la precisión en la generación de código SQL.

Un nuevo método utiliza aprendizaje profundo para mejorar el monitoreo de estructuras.

GRASS mejora las redes neuronales de grafos con innovadoras técnicas de rewire y atención.

Una mirada a los desafíos y las innovaciones en los métodos de adaptación de dominio en grafos.

Descubre cómo el aprendizaje automático ayuda en el análisis del quark superior.

Método innovador mejora la claridad en las partituras de piano.

Los investigadores simplifican métodos para procesar texto y gráficos usando modelos de lenguaje.

Integrar el conocimiento causal mejora el rendimiento de las Redes Neuronales de Grafos en diversas tareas.

Este artículo explora métodos para explicar las similitudes entre nodos en datos de grafos.

Un nuevo método mejora las predicciones de peso de aristas usando Redes Neuronales Graph.

Una mirada a los avances de las GNN y su interpretabilidad.

GraphMuse simplifica el análisis de datos de música simbólica con técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

EQuAD mejora el rendimiento del modelo en gráficos que enfrentan cambios en las distribuciones de datos.

Aprende sobre los transformadores de grafos y sus aplicaciones en diferentes campos.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones para nuevos artículos usando patrones de interacción únicos.

Este artículo habla sobre cómo proteger a las GNNs de ataques de envenenamiento de datos y puertas traseras.

Nuevas técnicas mejoran las predicciones de las energías de formación de defectos en materiales.

El aprendizaje automático mejora la predicción de los coeficientes de actividad en mezclas químicas.

Estableciendo un estándar para evaluar la equidad en los métodos de aprendizaje de grafos.

Un estudio sobre la resiliencia de los Graph Transformers contra ataques adversariales.

Descubre cómo GDAN mejora el análisis de riesgo crediticio usando técnicas avanzadas de grafos.

Nuevos marcos para modelar de manera eficiente sistemas complejos interconectados en vehículos electrificados.

SafePowerGraph mejora el rendimiento de las GNN en operaciones de redes eléctricas priorizando la seguridad.

Un nuevo enfoque mejora las redes neuronales gráficas usando modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo método predice las ventas de productos durante eventos concurridos usando datos proxy.

Usar GNNs para predecir las propiedades ópticas de materiales mejora el diseño de dispositivos.

Una nueva técnica mejora la clasificación de escenas usando redes neuronales gráficas híbridas.

E-LLaGNN mejora los GNNs al usar modelos de lenguaje de manera selectiva para un mejor rendimiento.

GSN combina el aprendizaje de diccionarios y técnicas de grafos para mejorar la clasificación de imágenes médicas.

LSM-GNN mejora el entrenamiento multi-GPU para redes neuronales de grafos a gran escala.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de la autonomía de las baterías para bicicletas eléctricas.