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HetSheaf migliora la rappresentazione dei dati in grafi eterogenei per una migliore performance del modello.

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Esplora l'intersezione tra teoria dei grafi e meccanica quantistica con i grafi quantistici.

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Capire l'interazione tra grafi con segni e i loro indici può rivelare relazioni complesse.

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Il nuovo modello DyGIS migliora l'apprendimento dai grafi dinamici usando sottografi informativi.

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Un nuovo framework migliora l'apprendimento da dati strutturati e rumorosi usando principi di diffusione.

SGFormer semplifica l'apprendimento dei grafi per efficienza e scalabilità.

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Un nuovo metodo migliora la selezione dei nodi per l'adattamento ai grafi.

Nuovi metodi migliorano le stime dei tagli nei grafi densi.

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Esaminando le complessità dei percorsi euleriani in grafi infiniti.

AAGCN migliora come i GNN imparano da strutture dati complesse.

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Uno sguardo ai grafi cubici e alle loro proprietà degli autovalori.

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Nuovi metodi migliorano le GNN per tipi di grafo difficili.

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Una panoramica sulla struttura e le proprietà dei grafi di Paley generalizzati.

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PropEnc trasforma le metriche dei grafi in caratteristiche utili dei nodi, migliorando le prestazioni delle GNN.

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I poset torici offrono nuove intuizioni nello studio degli insiemi parzialmente ordinati.