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De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et la précision de l'entraînement des GNN grâce à la quantification.

Les FGNNs améliorent l'apprentissage des relations complexes dans les données de graphes.

La recherche s'attaque au problème de partitionnement de digraphe pondéré maximal pour une division optimale des graphes.

GACN combine GCL et GAN pour améliorer l'apprentissage de la représentation des graphes.

Une exploration de l'interaction entre les graphes aléatoires et leurs algèbres associées.

Découvre comment les polygones convexes en 3D montrent efficacement les connexions de graphes.

Un aperçu de comment les échanges de lettres créent des configurations de mots uniques.

Apprends comment les graphes orientés utilisent les arbres couvrants et les distributions pour des applications du monde réel.

Introduction d'un réseau de neurones qui estime de manière efficace la distance de Wasserstein pour des ensembles de points complexes.

Un aperçu du problème de suppression de sommets sans biclique et de ses implications.

Explorer l'interaction entre l'homologie des liens, les mousses et les toiles en maths.

Un aperçu des courbes hyperelliptiques et leur rôle en géométrie algébrique.

Exploration de méthodes efficaces pour connecter des nœuds à travers les réseaux avec des arbres de Steiner universels.

Analyser le transfert de gènes dans l'évolution avec des graphes de Fitch aide à mieux comprendre la science.

Cet article examine la largeur de jumeau et la largeur d'arbre comme des mesures de graphe importantes.

Un nouveau schéma d'encodage améliore la représentation des graphes et l'efficacité d'accès en utilisant plusieurs classes.

Une nouvelle approche pour appliquer des réseaux de neurones aux structures graphiques.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des graphiques changeants en utilisant des techniques d'incorporation de graphiques.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des réseaux complexes sans étiquettes préalables.

Explorer des méthodes efficaces pour gérer des défis complexes de graphes en temps réel.

Explorer les complexités du coloriage des arêtes en théorie des graphes et dans les réseaux sans fil.

Cet article décrit une méthode parallèle puissante pour résoudre des programmes linéaires positifs dans des graphes.

Une méthode en mathématiques pour analyser les mouvements de pions sur des graphes.

Simplifier les problèmes de comptage dans les graphes grâce à de nouvelles approches pour plus d'efficacité.

Découvre les liens entre les chemins de Dyck et certaines permutations en maths.

Une étude sur la communité des graphes avec des applications en théorie des graphes.

Cette étude examine comment les connexions dans les triangulations causales forment de grands clusters.

Une nouvelle méthode combine la classification d'images avec des défis d'optimisation de graphes.

Explore le concept des arbres et leur importance en maths et en combinatoire.

Un aperçu des ensembles de sommets peu profonds et de leur signification dans les hypergraphes.

TeraHAC regroupe efficacement de grands graphes, améliorant l'analyse de données pour divers domaines.

Comprendre comment les formes influencent la reconnaissance des motifs dans des graphes complexes.

Une étude révèle la dynamique de masse dans un potentiel aléatoire sur des arbres réguliers.

Découvrez des méthodes pour tester efficacement les propriétés des graphes.

Cet article explore les problèmes LCL et leurs complexités dans les structures d'arbres.

Explore la signification des indices de graphe dans divers domaines.

Un aperçu des déterminants et des programmes de branchement algébrique dans la théorie de la complexité.

L'étude des graphes signés révèle de nouvelles méthodes de coloration et des propriétés.

Un aperçu des fonctions symétriques de Redei-Berge et leur importance dans les graphes dirigés.

Une étude sur les connexions dans les hypergraphes et le rôle des arbres et buissons.