Últimos artículos para Redes Neurales Gráficas

Un estudio sobre la efectividad de las GNNs en la recomendación de contenido personalizado.

Nuevos métodos mejoran la velocidad de entrenamiento y la precisión de las GNNs usando cuantización.

Espaloma introduce el aprendizaje automático para mejorar las simulaciones moleculares y el descubrimiento de fármacos.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y eficiencia en el análisis de datos de colisión de partículas.

Nuevo método revela vulnerabilidades en sistemas de Aprendizaje Federado Vertical utilizando Redes Neuronales de Grafos.

Nuevo sistema de hardware mejora la velocidad y eficiencia de inferencia de GNN para aplicaciones en tiempo real.

Examinando el impacto de los GNNs en los algoritmos tradicionales y sus desafíos de rendimiento.

GraphCC mejora el control de congestión mediante la optimización en tiempo real y técnicas de aprendizaje automático.

Un modelo relaciona la actividad cerebral con las dificultades para caminar en pacientes con Parkinson.

Un nuevo método para predecir funciones de proteínas usando texto descriptivo en lugar de etiquetas.

Nueva tecnología mejora la precisión en la medición de grasa corporal usando datos en 3D.

S2PGNN mejora la adaptación de las GNN a datos etiquetados.

Un estudio que revela los desafíos que enfrentan las GNNs al contar patrones de subgrafos.

Un enfoque nuevo predice mediciones cerebrales faltantes usando aprendizaje automático avanzado.

Un marco para evaluar la efectividad de las GNNs en sistemas de recomendación.

MolGrapher simplifica la extracción de estructuras químicas de imágenes usando un enfoque basado en grafos.

Un nuevo método para compartir información de manera eficiente en redes usando agentes de aprendizaje cooperativo.

Examinando métodos para identificar afiliaciones políticas a través de actividades en Twitter.

Este método mejora la clasificación de imágenes médicas usando redes neuronales de grafos.

El nuevo modelo GravNetNorm mejora el análisis de nubes de puntos en el aprendizaje automático.

Las cámaras de eventos transforman la captura y procesamiento de datos visuales, mejorando la eficiencia y el rendimiento.

Un marco para identificar estructuras de matrices dispersas usando datos limitados.

ExGNAS mejora la eficiencia y la claridad en el diseño de redes neuronales gráficas.

Este estudio usa GNNs para analizar datos de bicicletas compartidas y hacer mejores predicciones sobre los patrones de uso.

Esta investigación desarrolla un modelo para predecir perfiles de genes usando imágenes de tejidos.

Explorando nuevos métodos para mejorar la predicción de enlaces en el análisis de grafos.

Un nuevo método para entrenar GNNs de manera eficiente, una capa a la vez.

ReOnto combina aprendizaje automático y ontologías para mejorar la extracción de relaciones en textos biomédicos.

Un nuevo enfoque equilibra la privacidad y el rendimiento en el entrenamiento de GNN.

Un nuevo método en las GNNs usa múltiples vectores para mejorar las predicciones.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje de representación de grafos usando espacios no euclidianos.

Examinando cómo las GNNs pueden mejorar al modificar estructuras de grafo irrelevantes.

Aprovechando los LLMs para que el análisis de datos en gráficos sea accesible para todos.

Este estudio analiza modelos de aprendizaje profundo para predecir el número de visitantes en el turismo.

Un nuevo modelo mejora la difusión de influencia en redes sociales de manera eficiente.

Presentando un nuevo método para agrupar gráficos de manera efectiva usando información relacional.

Un modelo combina redes neuronales de grafos y estrategias de inflación cero para mejorar las predicciones de tráfico.

Presentamos un enfoque novedoso para analizar datos complejos de sensores a lo largo del tiempo.

Los modelos generativos están cambiando la forma en que se diseñan y optimizan las formas en diferentes industrias.

Una mirada a la relación entre las Redes Neuronales de Grafos y el Núcleo Tangente Neuronal de Grafos.