Articoli più recenti per Reti Neurali Grafico

Uno studio sull'efficacia delle GNN nel consigliare contenuti personalizzati.

Nuovi metodi migliorano la velocità di allenamento e l'accuratezza delle GNN usando la quantizzazione.

Espaloma introduce il machine learning per migliorare le simulazioni molecolari e la scoperta di farmaci.

Nuovi metodi migliorano la velocità e l’efficienza nell’analisi dei dati delle collisioni delle particelle.

Nuovo metodo svela vulnerabilità nei sistemi di Federated Learning Verticale usando Graph Neural Networks.

Il nuovo sistema hardware migliora la velocità e l'efficienza dell'inferenza GNN per applicazioni in tempo reale.

Esaminare l'impatto delle GNN sui algoritmi tradizionali e le sfide delle loro prestazioni.

GraphCC migliora il controllo della congestione grazie all'ottimizzazione in tempo reale e alle tecniche di machine learning.

Un modello collega l'attività cerebrale alle difficoltà nella camminata nei pazienti con Parkinson.

Un nuovo metodo per prevedere le funzioni delle proteine usando testi descrittivi invece di etichette.

Una nuova tecnologia migliora l'accuratezza della misurazione del grasso corporeo utilizzando dati 3D.

S2PGNN migliora l'adattamento delle GNN ai dati etichettati.

Uno studio che svela le sfide che affrontano le GNN nel contare i modelli di sottografi.

Un approccio fresco prevede le misurazioni cerebrali mancanti usando un avanzato machine learning.

Un framework per valutare l'efficacia delle GNN nei sistemi di raccomandazione.

MolGrapher semplifica l'estrazione delle strutture chimiche dalle immagini utilizzando un approccio basato sui grafi.

Un nuovo metodo per condividere informazioni in modo efficiente nelle reti usando agenti di apprendimento cooperativo.

Esaminando metodi per identificare le affiliazioni ai partiti politici attraverso le attività su Twitter.

Questo metodo migliora la classificazione delle immagini mediche usando reti neurali grafiche.

Il nuovo modello GravNetNorm migliora l'analisi delle nuvole di punti nel machine learning.

Le telecamere a eventi trasformano la cattura e l'elaborazione dei dati visivi, migliorando l'efficienza e le prestazioni.

Un framework per identificare strutture di matrici sparse usando dati limitati.

ExGNAS migliora l'efficienza e la chiarezza nella progettazione delle reti neurali grafiche.

Questo studio usa le GNN per analizzare i dati del bike-sharing e fare previsioni migliori sui modelli di utilizzo.

Questa ricerca sviluppa un modello per prevedere i profili genetici usando immagini di tessuti.

Esplorare nuovi metodi per migliorare la previsione dei link nell'analisi dei grafi.

Un nuovo metodo per addestrare i GNN in modo efficiente uno strato alla volta.

ReOnto combina l'apprendimento automatico e le ontologie per migliorare l'estrazione delle relazioni nei testi biomedici.

Un nuovo approccio bilancia privacy e performance nel training delle GNN.

Un nuovo metodo nei GNN usa più vettori per migliorare le previsioni.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento della rappresentazione dei grafi utilizzando spazi non euclidei.

Esaminare come le GNN possono migliorare modificando strutture grafiche irrilevanti.

Sfruttare i LLM per rendere l'analisi dei dati grafici accessibile a tutti.

Questo studio esamina modelli di deep learning per prevedere il numero di visitatori nel turismo.

Un nuovo modello migliora la diffusione dell'influenza nelle reti sociali in modo efficiente.

Presentiamo un nuovo metodo per un clustering efficace dei grafi usando informazioni relazionali.

Un modello combina reti neurali grafiche e strategie di inflazione zero per fare previsioni sul traffico più accurate.

Presentiamo un nuovo modo per analizzare i dati complessi dei sensori nel tempo.

I modelli generativi stanno trasformando il modo in cui le forme vengono create e ottimizzate in vari settori.

Uno sguardo alla relazione tra Reti Neurali Grafi e il Kernel Tangente Neurale dei Grafi.