Últimos artículos para Redes Neurales Gráficas

Las redes neuronales gráficas mejoran la precisión del reconocimiento de voz al analizar las relaciones entre muestras de voz.

FedGKD mejora el aprendizaje federado para Redes Neuronales de Grafos al optimizar la extracción de características de tareas.

MOGAN mejora la comprensión de los robots sobre interacciones con múltiples objetos para una mejor manipulación.

Un nuevo método mejora las predicciones usando un sistema gramatical jerárquico.

COLA combina el aprendizaje contrastivo y el meta aprendizaje para mejorar la clasificación de nodos en situaciones con datos limitados.

El aprendizaje automático mejora la búsqueda de nuevos materiales, mejorando las predicciones de estabilidad.

STMask mejora el análisis de la expresión génica a través de métodos avanzados de agrupamiento espacial.

El aprendizaje automático transforma la reconstrucción de eventos en física de partículas, mejorando la precisión y la eficiencia.

Este artículo presenta un nuevo método para mejorar los embeddings de palabras usando modelos probabilísticos.

Este estudio muestra lo efectivas que son las GNNs en el análisis de paneles reforzados.

Usando redes neuronales gráficas para evaluar objetivamente el rendimiento quirúrgico.

Un nuevo marco combina CodeBERT y GNNs para mejorar la detección de vulnerabilidades en el software.

Este método mejora las predicciones combinando datos etiquetados y no etiquetados a través de gráficos latentes.

Un nuevo enfoque para mejorar la detección de fraudes financieros usando Redes Neuronales Cuánticas de Grafos.

Los robots aprenden a guardar cosas usando menos ejemplos y mejorando la predicción de interacciones.

DREAM mejora cómo los robots manejan tareas y energía en entornos difíciles.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de las similitudes entre nodos en GNN usando transitividad.

Presentamos SAR-GNN: un nuevo método para la clasificación efectiva de grafos.

Los investigadores usan redes neuronales gráficas para predecir mejor la actividad de la enfermedad de MS.

Un enfoque novedoso ofrece explicaciones claras para las clasificaciones de gráficos.

Un nuevo sistema mejora el rendimiento de GNN en grandes conjuntos de datos de grafos.

Las técnicas de aprendizaje profundo mejoran el monitoreo y la optimización en los sistemas eléctricos.

Introduciendo un enfoque probabilístico para evaluar las explicaciones de GNN para mayor fiabilidad.

Un estudio revela riesgos de ataques encubiertos en tareas de predicción de enlaces de GNN.

Un método para mejorar la comprensión y seguridad de las Redes Neuronales de Grafos.

Este artículo examina cómo las GNNs mejoran las defensas contra ataques cibernéticos a lo largo de su ciclo de vida.

Nuevos métodos mejoran la predicción de la energía de adsorción para catalizadores usando aprendizaje automático.

El aprendizaje automático mejora las predicciones de defectos en semiconductores para un mejor rendimiento del material.

Un nuevo marco mejora la precisión en la clasificación de nodos con datos etiquetados limitados.

Un nuevo modelo que mejora el aprendizaje de grafos al centrarse en pares de nodos.

Un nuevo modelo aborda los desafíos en las redes neuronales de grafos usando series de potencias.

Examinando las complejidades y estrategias para el aprendizaje de redes neuronales en varios tipos de datos.

Un nuevo marco mejora las GNNs para abordar de manera efectiva los problemas de sobresuavizado.

DeepRicci mejora las redes neuronales de grafos al optimizar la estructura y las características de los nodos.

Los avances en el aprendizaje profundo mejoran la precisión en la predicción de pandemias a través de varios enfoques de modelado.

Un nuevo enfoque utiliza redes neuronales gráficas para mejorar la detección de anomalías.

Un nuevo método para explicar las Redes Neuronales de Grafos mejora la transparencia y la confianza.

Un nuevo marco busca asegurar la equidad en las predicciones de GNN.

Este estudio explora cómo la causalidad mejora las tareas de clasificación de las Redes Neuronales Graph.

Graph Multi-Similarity Learning mejora el descubrimiento de fármacos a través de relaciones moleculares flexibles.