Articoli più recenti per Reti Neurali Grafico

Uno sguardo alle reti ReLU e al loro ruolo nell'intelligenza artificiale.

Le tecniche di intelligenza artificiale stanno cambiando il modo in cui i ricercatori affrontano le sfide dell'Algebra Universale.

Questo studio mostra come i bordi diretti migliorino le prestazioni delle GNN, soprattutto nei grafi eterofili.

Questa ricerca migliora la classificazione dei nodi usando la non uniformità delle etichette nelle reti neurali grafiche.

Le Reti Neurali per Grafi migliorano la velocità e la precisione delle stime di stato nei sistemi elettrici.

Unendo metodi tradizionali e machine learning per migliorare le reti di trasporto urbano.

Un nuovo framework migliora le prestazioni nel trattamento dei dati grafici.

Grad-Align+ migliora l'allineamento della rete senza bisogno di informazioni extra.

Gelato offre un metodo più semplice ed efficace per la previsione dei collegamenti nei network.

Nuovo metodo migliora l'apprendimento dell'attenzione nei modelli grafici usando il ragionamento causale.

Migliorare l'infrastruttura delle baraccopoli usando l'IA per aumentare l'accessibilità e ridurre i costi.

DEGREE migliora la spiegabilità delle Reti Neurali a Grafo, aumentando la trasparenza.

Il framework MCGLPPI combina il modeling CG e il machine learning per prevedere in modo efficiente le interazioni proteiche.

Un nuovo modello migliora la classificazione semi-supervisionata nei GNN tramite una diffusione ottimizzata a livello di nodo.

Graph U-Net migliora l'imaging EIT grazie a una maggiore precisione e velocità.

Un nuovo metodo per migliorare le Reti Neurali Grafiche usando framelets e p-Laplaciano.

Un metodo per imparare dall'intera struttura dei database relazionali, migliorando la rappresentazione dei dati.

Esplora i fondamenti e le applicazioni del Deep Learning e della sua variante geometrica.

Questo articolo parla di come le GNN migliorano le previsioni del flusso d'aria sulle ali.

Nuovo simulatore prevede il comportamento del flusso granulare usando le Reti Neurali Grafiche.

Studiamo come le spiegazioni migliorano la comprensione nelle reti neurali a grafo.

Le Reti Neurali per Sotto-grafi Unionali migliorano l'analisi dei grafi catturando strutture locali.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza dell'addestramento delle GNN su grandi grafi usando tecniche avanzate.

DeepGate2 migliora l'apprendimento della rappresentazione dei circuiti per un'automazione del design elettronico più efficiente.

Usare le GNN per analizzare la geometria dei 3-manifolds plumbi.

Uno studio sul bias della posizione delle etichette nei GNN e il suo impatto sulle prestazioni.

Nuovi approcci puntano a migliorare le prestazioni e la generalizzazione del GCN.

Presentiamo DrugChat, un sistema per migliorare la scoperta di farmaci tramite domande interattive e analisi dei dati.

Un nuovo approccio utilizza le Reti Neurali a Grafi per migliorare il pairing degli utenti nei sistemi wireless.

Un nuovo modello migliora le previsioni sulla diffusione del COVID-19 in Nuova Zelanda.

Un nuovo modello migliora la precisione nel prevedere le condizioni del traffico.

Combinare la riscrittura dei grafi con le GNN per l'analisi dei dati dinamici.

Un nuovo approccio migliora la ricerca sulle reti cerebrali usando le Graph Neural Networks.

Un nuovo modello migliora le prestazioni delle GNN con dati di grafi incompleti.

Un nuovo framework migliora il rilevamento dei percorsi di attacco informatico.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza e l'espressività nell'analisi dei grafi.

Esaminando i metodi di ricollegamento per migliorare le prestazioni delle reti neurali grafiche e affrontare le sfide principali.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nelle reti wireless militari.

Questo articolo esamina gli attacchi di inferenza degli attributi sulle GNN e il loro impatto sulla privacy.

Uno sguardo sull'importanza dell'interpretabilità nei GNN.