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I ricercatori migliorano le GNN per una migliore comprensione delle strutture grafiche complesse.

Un nuovo modo per studiare le relazioni del microbioma intestinale per prevedere le condizioni di salute.

Un nuovo framework che migliora le prestazioni delle MLP nella classificazione dei grafi utilizzando la conoscenza delle GNN.

Un nuovo modo per migliorare le Reti Neurali Grafiche attraverso la rappresentazione complessa dei vertici.

HydraGNN usa il machine learning per accelerare la scoperta e la modellazione dei materiali.

I ricercatori migliorano l'accuratezza nella previsione delle proprietà dei materiali usando il transfer learning e tecniche di machine learning.

GFN-ROM migliora la riduzione dell'ordine del modello usando reti neurali grafiche per simulazioni efficienti.

Un approccio innovativo migliora il rilevamento dei guasti nei satelliti senza bisogno di tanti dati etichettati.

Un nuovo operatore di pooling che utilizza la curvatura di Ricci migliora l'apprendimento dei grafi.

La tecnologia GNN e RL migliora l'efficienza e l'adattabilità nelle operazioni della rete elettrica.

Un nuovo metodo basato su grafi migliora l'accuratezza e l'efficienza del tracciamento multiogetto.

Il framework T-Hop sfrutta le informazioni sui percorsi per fare previsioni migliori nella scoperta di farmaci.

Un nuovo metodo migliora la valutazione dell'accuratezza nella generazione di codice SQL.

Un nuovo metodo utilizza l'apprendimento profondo per migliorare il monitoraggio delle strutture.

GRASS migliora le reti neurali grafiche con innovative riscritture e meccanismi di attenzione.

Uno sguardo alle sfide e alle innovazioni nei metodi di adattamento del dominio grafico.

Scopri come il machine learning aiuta nell'analisi del quark top.

Un metodo innovativo migliora la chiarezza delle partiture musicali per la performance al pianoforte.

I ricercatori semplificano i metodi per elaborare testi e grafici usando modelli di linguaggio.

Integrare la conoscenza causale migliora le prestazioni delle reti neurali grafiche in diversi compiti.

Questo articolo esplora metodi per spiegare le somiglianze tra nodi nei dati grafici.

Un nuovo metodo migliora le previsioni del peso degli archi usando le Reti Neurali Grafiche.

Uno sguardo ai progressi delle GNN e alla loro interpretabilità.

GraphMuse semplifica l'analisi dei dati musicali simbolici con tecniche avanzate di machine learning.

EQuAD migliora le prestazioni del modello su grafici che affrontano distribuzioni di dati che cambiano.

Scopri i grafi trasformatori e le loro applicazioni in vari settori.

Un nuovo approccio migliora le previsioni per i nuovi articoli usando schemi di interazione unici.

Questo articolo parla di come proteggere le GNN dagli attacchi di avvelenamento dei dati e dai backdoor.

Nuove tecniche migliorano le previsioni delle energie di formazione dei difetti nei materiali.

Il machine learning migliora le previsioni dei coefficienti di attività nelle miscele chimiche.

Stabilire un benchmark per valutare l'equità nei metodi di apprendimento grafico.

Uno studio sulla resilienza dei Graph Transformers contro attacchi avversariali.

Scopri come GDAN migliora l'analisi del rischio di credito usando tecniche grafiche avanzate.

Nuovi modelli per una modellazione efficiente di sistemi complessi in veicoli elettrificati.

SafePowerGraph migliora le performance delle GNN nelle operazioni della rete elettrica mettendo al primo posto la sicurezza.

Un nuovo approccio migliora le reti neurali grafiche usando modelli linguistici avanzati.

Un nuovo metodo prevede le vendite dei prodotti durante eventi affollati usando dati proxy.

Usare le GNN per prevedere le proprietà ottiche dei materiali migliora il design dei dispositivi.

Una nuova tecnica migliora la classificazione delle scene usando reti neurali grafiche ibride.

E-LLaGNN migliora i GNN utilizzando selettivamente modelli di linguaggio per una migliore performance.