Articoli più recenti per Reti Neurali Grafico

Presentiamo il Directional Graph Attention Network per migliorare l'apprendimento dei nodi in grafi complessi.

Un nuovo framework migliora il pre-addestramento dei grafi selezionando e pesando i compiti in modo efficace.

Un nuovo metodo usa l'apprendimento automatico per rilevare errori nei programmi MPI in modo efficace.

I robot possono muoversi meglio cercando attivamente informazioni su ciò che li circonda.

Un nuovo modello punta in modo efficiente ai nodi nelle GNN con cambiamenti minimi.

Un nuovo metodo migliora la traduzione delle didascalie delle molecole usando Grandi Modelli Linguistici.

K-Link migliora l'analisi dei dati MTS grazie a una migliore comprensione dell'interazione dei sensori.

Un nuovo framework migliora i suggerimenti di articoli bilanciando l'influenza sociale e le preferenze degli utenti.

AnisoGNN usa l'IA per prevedere le proprietà dei materiali policristallini con meno dati.

Un metodo veloce ed efficiente per l'elaborazione dei grafi senza modelli complessi.

Questo studio esplora come la consapevolezza topologica influisce sulle prestazioni e sull'equità delle Reti Neurali Grafiche.

Un nuovo metodo migliora le GNN ottimizzando il riconoscimento della struttura dei grafi.

Esplorare l'omomorfismo dei grafi per migliorare le capacità di generalizzazione delle GNN.

Comprendere come le Reti Neurali Grafiche modellano relazioni complesse nei dati.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni delle GNN utilizzando sottografi di spiegazione.

Un metodo per valutare l'impatto della rimozione di utenti sulle opinioni di rete.

Uno studio rivela i fattori che influenzano le prestazioni del GCN a strato singolo su vari modelli di dati.

Un nuovo metodo per migliorare l'addestramento dei modelli partendo da dati grafici rumorosi.

Un nuovo metodo migliora le capacità di apprendimento delle Reti Neurali a Grafo.

E-SHARC migliora l'identificazione degli speaker in vari ambienti audio.

Un nuovo metodo migliora le simulazioni di dinamica dei fluidi usando reti neurali.

Esplorando nuovi modelli per un'analisi migliore dei dati grafici.

Esaminando il ruolo del deep learning nell'analisi delle immagini mediche e delle minacce avversarie.

Metodi innovativi migliorano le espressioni facciali 3D per personaggi digitali realistici.

Un nuovo protocollo migliora l'efficienza dell'allenamento delle Reti Neurali Grafiche usando CPU e GPU.

CANOS prevede soluzioni di flusso di potenza quasi ottimali rapidamente per reti elettriche complesse.

Un nuovo metodo migliora le raccomandazioni usando embedding adattabili e gestione delle risorse efficiente.

Un nuovo metodo di intelligenza artificiale migliora la programmazione in ambienti di lavoro incerti.

La ricerca esplora come la struttura della rete si collega alla stabilità usando metodi avanzati.

Esaminando i GNN per classificare eventi di collisione di particelle.

Un nuovo modello trasforma le previsioni di retrosintesi usando reti neurali grafiche.

Un nuovo metodo, DepGraph, migliora l'accuratezza nella rilevazione dei bug software.

Presentiamo Smart, un metodo per migliorare le prestazioni delle GNN in grafi che cambiano.

Usare il deep learning per migliorare l'efficienza del trasporto pubblico e ridurre i costi.

Un nuovo metodo migliora la precisione della posizione GNSS nelle città con grattacieli.

Un nuovo metodo che usa il deep learning affronta i fallimenti a catena nelle reti complesse.

Un nuovo modello migliora le previsioni sulle prestazioni dei tensioattivi in base alla temperatura.

Un nuovo modo per stimare gli effetti causali nelle reti sociali.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento delle anomalie nei sistemi di rilevamento delle intrusioni in rete.

Migliorare la sicurezza del software rilevando le vulnerabilità prima che vengano sfruttate.