Recherche sur l'amélioration des modèles d'apprentissage continu grâce à la sensibilité à l'ordre des tâches et des classes.
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La science de pointe expliquée simplement
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Teddy améliore les performances des GNN tout en réduisant les coûts de calcul grâce à la sparsification des arêtes.
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Nouveau cadre améliore la sélection des données et le nettoyage des graphes dans des environnements bruyants.
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Une nouvelle méthode améliore l'explicabilité des GNN en utilisant des graphes proxy.
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Ce boulot présente la régularisation sans ordre pour améliorer la génération de graphes en utilisant des modèles autorégressifs.
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Un nouveau modèle utilise l'IA pour mieux prédire les variants de COVID-19 et leur propagation.
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Utiliser l'apprentissage par renforcement profond pour mieux gérer le trafic de données.
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Une nouvelle méthode améliore la génération de graphes en prenant en compte les attributs des nœuds et des arêtes ensemble.
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Un nouveau cadre combine DDD et l'apprentissage automatique pour mieux étudier la déformation des métaux.
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Cette étude améliore la performance des GNN grâce à des explications graphiques efficaces.
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Moco utilise l'apprentissage automatique pour améliorer les solutions aux problèmes d'optimisation combinatoire.
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RC-GNN améliore l'interprétabilité des GNN et la précision prédictive grâce à des méthodes innovantes.
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Une nouvelle méthode offre des aperçus plus clairs sur les prédictions des GNN sans formation supplémentaire.
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Le modèle A2GNN améliore les performances en adaptant les connaissances graphiques à travers différents domaines.
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Un nouveau cadre améliore la clarté et la scalabilité des visualisations de graphes.
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De nouvelles méthodes améliorent le suivi des particules chargées dans les expériences de physique des hautes énergies.
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Les réseaux de neurones graphiques aident à prédire le comportement des roulements à rouleaux, améliorant la surveillance et la maintenance.
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Présentation d'un nouveau modèle pour prédire les connexions dans différents types de graphes.
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Un nouvel outil pour améliorer la recherche en mécanique des fluides grâce aux méthodes lagrangiennes.
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Graph Mamba Networks propose une nouvelle approche pour une analyse de graphes efficace.
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Une nouvelle approche améliore la précision de la prédiction de liens en utilisant un mélange de modèles d'experts.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour identifier la désinformation à l'ère numérique.
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Apprends comment LinkedIn utilise les réseaux de neurones graphiques pour améliorer les recommandations aux utilisateurs.
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De nouveaux modèles améliorent la compréhension et la prédiction des propriétés des tensioactifs.
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Une nouvelle méthode améliore les performances des réseaux de neurones graphiques sur des données jamais vues.
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Un nouveau cadre améliore l'efficacité de la mise en relation pour les jobs sur LinkedIn.
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BuffGraph améliore la classification pour les classes moins courantes dans les données de graphes déséquilibrées.
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L'augmentation de l'hyperarête améliore les GNN en capturant des relations complexes dans les données.
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Une nouvelle approche améliore les prédictions des propriétés des matériaux en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.
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Évaluer l'efficacité des GNN contre les risques de sécurité dans les circuits intégrés.
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PhenoLinker améliore la prédiction des associations gène-phénotype en utilisant des techniques avancées d'IA.
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Une étude de référence évalue la performance des GNN sur des matériaux hors distribution.
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Un nouveau cadre améliore la performance des GNN en utilisant des systèmes de traitement en mémoire.
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Les mises en page à bords distributionnels améliorent la performance des GNN en échantillonnant des structures de graphe variées.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse des flux granulaires en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.
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Un aperçu des méthodes d'apprentissage profond dans la découverte de médicaments.
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Une nouvelle approche améliore la pertinence de la recherche de produits dans le e-commerce en utilisant des modèles avancés.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse de données graphiques grâce à la diffusion non linéaire des faisceaux.
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Présentation d'une méthode pour améliorer les prédictions dans des environnements de données de graphes en mutation.
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Examiner comment les réseaux de neurones graphiques prédisent efficacement des données invisibles.
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