BuffGraph améliore la classification pour les classes moins courantes dans les données de graphes déséquilibrées.
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La science de pointe expliquée simplement
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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 méthode pour mesurer la courbure améliore l'analyse des graphes et des systèmes quantiques.
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Une étude sur l'utilité des algorithmes spectraux vanille dans le Modèle de Blocs Stochastiques.
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Un aperçu de l'approximation des triangles dans les graphes au sein des réseaux distribués.
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La recherche explore le transfert de paramètres pour des solutions d'optimisation quantique plus rapides.
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Un nouveau modèle améliore les réseaux de neurones en utilisant des structures de graphes pour de meilleures performances.
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Un aperçu des propriétés uniques des digraphes vertex-primitive et de leur importance.
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De nouvelles limites pour les GNN améliorent la performance contre les attaques adversariales.
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Un aperçu des problèmes clés dans les graphes métriques et leur importance.
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Cette étude analyse l'importance de l'écart spectral dans les graphes d'Erdős-Rényi.
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Une étude des arrangements de points fixes sur des cercles et leurs applications.
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La recherche se concentre sur l'amélioration des réglages des paramètres pour l'algorithme d'optimisation quantique approximatif.
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Cet article parle de l'utilisation des graphes de sous-espace dans les marches quantiques.
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Cet article parle des changements de distribution et des défis dans l'apprentissage des graphes.
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