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Investigación sobre cómo mejorar los modelos de aprendizaje continuo a través de la sensibilidad al orden de tareas y clases.

Teddy mejora el rendimiento de GNN mientras reduce los costos computacionales mediante la esparsificación de aristas.

Nuevo marco mejora la selección de datos y la limpieza de gráficos en entornos ruidosos.

Nuevo método mejora la explicabilidad de GNN usando gráficos proxy.

Este trabajo presenta la Regularización Sin Orden para mejorar la generación de grafos usando modelos autorregresivos.

Un nuevo modelo usa IA para predecir mejor las variantes de COVID-19 y su propagación.

Usando aprendizaje por refuerzo profundo para mejor manejo del tráfico de datos.

Un nuevo método mejora la generación de grafos al considerar juntos los atributos de los nodos y las aristas.

Un nuevo marco combina DDD y aprendizaje automático para estudiar mejor la deformación del metal.

Este estudio mejora el rendimiento de GNN a través de explicaciones gráficas efectivas.

Moco usa el aprendizaje automático para mejorar las soluciones a problemas de optimización combinatoria.

RC-GNN mejora la interpretabilidad y la precisión predictiva de GNN a través de métodos innovadores.

Un nuevo método ofrece una visión más clara sobre las predicciones de GNN sin entrenamiento adicional.

El modelo A2GNN mejora el rendimiento al adaptar el conocimiento de grafos en diferentes dominios.

Un nuevo marco mejora la claridad y escalabilidad de las visualizaciones de gráficos.

Nuevos métodos mejoran el seguimiento de partículas cargadas en experimentos de física de alta energía.

Las redes neuronales de grafos ayudan a predecir el comportamiento de los rodamientos, mejorando la supervisión y el mantenimiento.

Presentando un nuevo modelo para predecir conexiones en varios tipos de grafos.

Una nueva herramienta para mejorar la investigación en mecánica de fluidos a través de métodos lagrangianos.

Graph Mamba Networks ofrece un nuevo enfoque para el análisis eficiente de gráficos.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de la predicción de enlaces usando una mezcla de modelos de expertos.

Presentando un enfoque nuevo para identificar la desinformación en la era digital.

Aprende cómo LinkedIn usa Redes Neuronales de Grafos para mejorar las recomendaciones a los usuarios.

Nuevos modelos mejoran la comprensión y predicción de las propiedades de los tensioactivos.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las redes neuronales gráficas en datos no vistos.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en la búsqueda de empleo en LinkedIn.

BuffGraph mejora la clasificación para clases menos comunes en datos de grafos desbalanceados.

La Augmentación de Hiperbordes mejora las GNNs al capturar relaciones complejas en los datos.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones de las propiedades de los materiales usando aprendizaje auto-supervisado.

Evaluando la efectividad de GNN contra riesgos de seguridad en circuitos integrados.

PhenoLinker mejora la predicción de asociaciones genotipo-fenotipo usando técnicas avanzadas de IA.

El estudio de referencia evalúa el rendimiento de GNN en materiales fuera de distribución.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de GNN utilizando sistemas de Procesamiento en Memoria.

Los Layouts de Edge Distribucionales mejoran el rendimiento de los GNN al muestrear estructuras de grafos diversas.

Un nuevo método mejora el análisis de flujos granulados usando técnicas de aprendizaje automático.

Una mirada a los métodos de aprendizaje profundo en el descubrimiento de medicamentos.

Un nuevo enfoque mejora la relevancia de búsqueda de productos en el comercio electrónico utilizando modelos avanzados.

Nuevo método mejora el análisis de datos en grafos a través de la difusión no lineal de haces.

Presentando un método para mejorar las predicciones en entornos de datos de grafo en cambio.

Examinando cómo las redes neuronales gráficas predicen datos no vistos de manera efectiva.