Explorer la relation entre les chemins non croisés et les Pfaffiens en mathématiques.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions de graphes avec des estimations d'incertitude fiables.
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CoNHD améliore la modélisation hypergraphique pour les relations complexes avec une classification dépendante des arêtes.
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Une méthode qui personnalise la sparsification des graphes pour améliorer la performance des réseaux de neurones.
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La recherche propose des algorithmes pour minimiser les distances entre les nœuds dans des graphes révélés dynamiquement.
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Explorer le lien entre les couleurs douces et joyeuses et la détection de communautés dans les réseaux.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'analyse et la communication des données graphiques.
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Un nouvel algorithme améliore la vitesse et l'efficacité du coloriage des arêtes en théorie des graphes.
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Une étude des polytopes formés à partir de graphes multipartites et de leurs propriétés.
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AGS-GNN améliore les GNN en s'attaquant aux défis des graphes hétérophiles.
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Une étude sur les hypergraphes avec un grand girth et leur lien avec la théorie du codage.
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En train de bosser sur des itinéraires fermés dans des graphes avec des contraintes de visite spécifiques.
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Un nouveau cadre améliore les GNN en utilisant le clustering pour renforcer l'apprentissage.
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Une méthode pour évaluer l'incertitude dans les prédictions de graphes en utilisant la prédiction conforme.
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ARC offre une solution flexible pour détecter des anomalies dans différents ensembles de données graphiques.
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Apprends à comparer des réseaux phylogénétiques en utilisant des contractions et des expansions.
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Link2Doc améliore la prédiction de lien en fusionnant le texte et la structure du graphe.
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Un aperçu des méthodes de matrices de projection régularisées pour améliorer le clustering et la détection de communautés.
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Présentation de GRAG pour améliorer la précision des modèles de langage en utilisant des structures graphiques.
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De nouvelles méthodes améliorent notre façon d'analyser des structures de données graphiques complexes.
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Des chercheurs étudient des algorithmes quantiques pour optimiser le problème du Max-Cut de manière efficace.
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Un coup d'œil sur comment les matrices de distances aident à reconstruire des arbres et des graphes unicycliques.
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Une plongée profonde dans les identités de Littlewood et leur importance en mathématiques.
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Une nouvelle approche améliore les embeddings de graphes en se concentrant sur la gestion des dimensions.
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Cet article parle de comment GRSNN améliore les tâches de raisonnement sur les graphes en utilisant le délai synaptique.
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Examiner comment les labels en distribution impactent la détection hors distribution en apprentissage automatique.
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Étudie l'interaction entre la théorie d'Iwasawa et les tours ramifiées en théorie des graphes.
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Un cadre améliore les GNN en utilisant des attributs textuels dans des structures de graphes.
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Explorer comment les transformers s'attaquent efficacement à divers tâches de raisonnement sur les graphes.
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Explorer de nouvelles méthodes pour concevoir des cadres en apprentissage automatique.
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La recherche s'attaque au problème de la recherche de trous noirs dans des réseaux en évolution.
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Apprends comment les spanners peuvent garder une précision de distance même avec des pannes de bord.
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Présentation de MAGE : une approche innovante pour expliquer les Graph Neural Networks en chimie.
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Cet article explore la relation entre l'homologie de magnitude et l'homologie de chemin dans les graphes dirigés.
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Une nouvelle approche améliore les requêtes dans les bases de données graphes en utilisant des ontologies.
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Découvrez comment les graphes hyperboliques aléatoires représentent efficacement les réseaux du monde réel.
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Analyser l'importance des laplaciens de graphes dans la connectivité et la structure.
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Cette étude présente des méthodes pour récupérer des matrices symétriques de magnitude basées sur des mineurs principaux.
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Un aperçu de la tomographie d'ombre triplement efficace pour les systèmes quantiques.
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Une nouvelle approche pour garder les données graphiques sensibles en sécurité en ligne.
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