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CoNHD mejora el modelado de hipergrafos para relaciones complejas con clasificación dependiente de los bordes.

Un método que personaliza la esparcimiento de grafos para mejorar el rendimiento de las redes neuronales.

La investigación presenta algoritmos para minimizar las distancias entre nodos en gráficos que se revelan de manera dinámica.

Explorando la conexión entre el coloreado suave y feliz y la detección de comunidades en redes.

Un nuevo método para mejorar el análisis y la comunicación de datos gráficos.

Un nuevo algoritmo mejora la velocidad y eficiencia del coloreado de bordes en teoría de grafos.

Un estudio de poliedros formados a partir de grafos multipartitos y sus propiedades.

AGS-GNN mejora las GNNs al enfrentar los desafíos en gráficos heterofílicos.

Un estudio sobre hipergrafos con alta longitud mínima y su relación con la teoría de códigos.

Investigando rutas cerradas en grafos con restricciones de visita específicas.

Un nuevo marco mejora las GNNs usando agrupamiento para potenciar el aprendizaje.

Un método para evaluar la incertidumbre en las predicciones de grafos usando predicción conforme.

ARC ofrece una solución flexible para detectar anomalías en diferentes conjuntos de datos de grafos.

Aprende a comparar redes filogenéticas usando contracciones y expansiones.

Link2Doc mejora la predicción de enlaces al combinar texto y estructura de grafo.

Una mirada a los métodos de matriz de proyección regularizada para mejorar el agrupamiento y la detección de comunidades.

Presentando GRAG para mejorar la precisión de los modelos de lenguaje usando estructuras de grafos.

Nuevos métodos mejoran cómo analizamos estructuras de datos gráficas complejas.

Los researchers están investigando algoritmos cuánticos para optimizar el problema de Max-Cut de manera eficiente.

Una mirada a cómo las matrices de distancia ayudan a reconstruir árboles y grafos unicíclicos.

Una inmersión profunda en las identidades de Littlewood y su importancia en las matemáticas.

Un nuevo enfoque mejora los embeddings de gráficos al centrarse en la gestión de dimensiones.

Este artículo habla sobre cómo GRSNN mejora las tareas de razonamiento gráfico usando el retraso sináptico.

Examinando cómo las etiquetas dentro de la distribución afectan la detección fuera de la distribución en aprendizaje automático.

Estudia la interacción entre la teoría de Iwasawa y las torres ramificadas en la teoría de grafos.

Un marco mejora las GNNs usando atributos de texto en estructuras de grafo.

Explorando cómo los transformadores abordan de manera efectiva varias tareas de razonamiento en grafos.

Explorando nuevos métodos para diseñar marcos en el aprendizaje automático.

La investigación aborda el problema de búsqueda de agujeros negros en redes cambiantes.

Aprende cómo los spanners pueden mantener la precisión de distancia a pesar de fallos en los bordes.

Te presentamos MAGE: una manera innovadora de explicar las Redes Neuronales de Grafos en química.

Este artículo explora la relación entre la homología de magnitud y la homología de camino en grafos dirigidos.

Un nuevo enfoque mejora las consultas en bases de datos gráficas usando ontologías.

Descubre cómo los gráficos hiperbólicos aleatorios representan de manera efectiva las redes del mundo real.

Analizando la importancia de los Laplacianos de grafos en la conectividad y la estructura.

Este estudio presenta métodos para recuperar matrices simétricas de magnitud basadas en menores principales.

Una mirada a la tomografía de sombras triplemente eficiente para sistemas cuánticos.

Un enfoque nuevo para mantener los datos gráficos sensibles seguros en línea.

Un nuevo modelo para predecir enlaces en grafos dinámicos con explicaciones claras.

Una mirada a cómo los grafos aleatorios revelan patrones de crecimiento y propiedades.