Michael T. Schaub

新しい対策が生物システムにおける有向グラフの洞察を提供する。

セル複体を使ってフローを表現する新しい方法。

SCRaWlは、より良いデータ分析のために高次構造を利用してるよ。

グラフニューラルネットワークを改善して、オーバースムージングの課題に取り組む戦略を探る。

新しい方法が、いろんなアプリに向けたポイントクラウドの特徴抽出を強化するよ。

数学とデータ分析におけるランダムセルコンプレックスの探求。

この記事では、グラフニューラルネットワークにおけるオーバースムージングの解決策を探るよ。特にGCNに焦点を当ててる。

研究者たちは複雑な空間の動きの経路を分類するための革新的な方法を開発した。