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Les réseaux de neurones graphiques améliorent la précision de la reconnaissance vocale en analysant les relations entre les échantillons de voix.

FedGKD améliore l'apprentissage fédéré pour les réseaux de neurones graphes en optimisant l'extraction des caractéristiques des tâches.

MOGAN améliore la compréhension des robots des interactions entre plusieurs objets pour une meilleure manipulation.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions en utilisant un système grammatical hiérarchique.

COLA fusionne l'apprentissage contrastif et l'apprentissage méta pour améliorer la classification des nœuds dans des scénarios de données limitées.

L'apprentissage automatique booste la recherche de nouveaux matériaux, en améliorant les prédictions de stabilité.

STMask améliore l'analyse de l'expression génique grâce à des méthodes de clustering spatial avancées.

L'apprentissage automatique transforme la reconstruction d'événements en physique des particules, améliorant la précision et l'efficacité.

Cet article présente une nouvelle méthode pour améliorer les embeddings de mots en utilisant des modèles probabilistes.

Cette étude montre l'efficacité des GNN pour analyser des panneaux renforcés.

Utiliser des réseaux de neurones graphiques pour évaluer objectivement la performance chirurgicale.

Un nouveau cadre combine CodeBERT et GNNs pour une meilleure détection des vulnérabilités dans les logiciels.

Cette méthode améliore les prédictions en combinant des données étiquetées et non étiquetées via des graphes latents.

Une nouvelle approche pour améliorer la détection de la fraude financière en utilisant des réseaux de neurones graphiques quantiques.

Les robots apprennent à ranger des objets en utilisant moins d'exemples et une meilleure prédiction des interactions.

DREAM améliore la façon dont les robots gèrent les tâches et l'énergie dans des environnements difficiles.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des similitudes entre les nœuds par les GNN en utilisant la transitivité.

Présentation de SAR-GNN : Une nouvelle méthode pour une classification de graphes efficace.

Des chercheurs utilisent des réseaux de neurones graphiques pour mieux prédire l'activité de la maladie de la SEP.

Une nouvelle approche donne des explications claires pour les classifications de graphiques.

Un nouveau système améliore les performances des GNN sur de gros ensembles de données graphiques.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent la surveillance et l'optimisation des systèmes électriques.

Présentation d'une approche probabiliste pour évaluer les explications des GNN afin d'améliorer leur fiabilité.

Une étude révèle les risques d'attaques par backdoor dans les tâches de prédiction de liens GNN.

Une méthode pour améliorer la compréhension et la sécurité des réseaux de neurones graphiques.

Ce papier examine comment les GNN améliorent les défenses contre les cyberattaques tout au long de leur cycle de vie.

De nouvelles méthodes améliorent la prédiction de l'énergie d'adsorption pour les catalyseurs en utilisant l'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique améliore les prévisions des défauts des semi-conducteurs pour de meilleures performances des matériaux.

Un nouveau cadre améliore la précision dans la classification des nœuds avec des données étiquetées limitées.

Un nouveau modèle qui améliore l'apprentissage des graphes en se concentrant sur les paires de nœuds.

Un nouveau modèle s'attaque aux défis des réseaux de neurones graphiques en utilisant des séries de puissances.

Examiner les complexités et les stratégies pour l'apprentissage des réseaux de neurones avec différents types de données.

Un nouveau framework améliore les GNN pour résoudre efficacement les problèmes de sur lissage.

DeepRicci améliore les réseaux de neurones graphes en améliorant la structure et les caractéristiques des nœuds.

Les avancées en deep learning améliorent la précision des prédictions de pandémies grâce à différentes approches de modélisation.

Une nouvelle approche utilise des réseaux de neurones graphiques pour une meilleure détection des anomalies.

Une nouvelle méthode pour expliquer les Graph Neural Networks améliore la transparence et la confiance.

Un nouveau cadre vise à garantir l'équité dans les prédictions des GNN.

Cette étude explore comment la causalité améliore les tâches de classification des Graph Neural Networks.

L'apprentissage multi-similarité par graphe améliore la découverte de médicaments grâce à des relations moléculaires flexibles.