GNNs に関する最新の記事

新しい方法で粒子衝突データの分析が速くて効率的になったよ。

新しいハードウェアシステムがリアルタイムアプリケーション向けにGNNの推論速度と効率を向上させる。

この記事では、GNNやルールベースのアプローチを使って知識グラフの補完を改善する方法について話してるよ。

この方法は、グラフニューラルネットワークを使って医療画像の分類を改善する。

この研究はGNNを使ってバイクシェアデータを分析し、利用パターンの予測をより良くすることを目的としてるよ。

HQ-GNNは、推薦を強化しつつ、メモリを削減し、スピードを上げる。

この研究は、分子グラフをより効果的に生成するための高度なGNNを評価してるよ。

この研究では、観光の訪問者数を予測するための深層学習モデルを調べてるよ。

新しいGNNアプローチが過剰スムージングを減らして精度を向上させる。

GNNとナレッジグラフがどうやってヘルスケアのリンク予測を強化するかを探ってみて。

高度なグラフ技術を使って研究記事を分類する新しいアプローチ。

新しい評価方法がGNNの予測理解を深める。

新しいモデルが触媒研究における電子密度の予測を改善したよ。

新しいモデルが、冗長ネットワークの課題にパワーシリーズを使って取り組んでるよ。

新しいモデルが料理のレシピをグラフにして、理解しやすくしてるんだ。

変化するデータ分布の中でGNNの公平性の課題を検討する。

ARGOはマルチコアシステムでのGNNトレーニングの速度と効率を改善する。

RC-GNNは、革新的な手法を通じてGNNの解釈性と予測精度を向上させるんだ。

新しい方法が技術と持続可能性のための結晶材料の発見を改善する。

BuffGraphは、不均衡なグラフデータにおいて、あまり一般的でないクラスの分類を改善するよ。

ハイパエッジ拡張は、データ内の複雑な関係を捉えることでGNNを強化するよ。

PhenoLinkerは、最新のAI技術を使って遺伝子と表現型の関連性の予測を強化するよ。

分布エッジレイアウトは、さまざまなグラフ構造をサンプリングすることでGNNのパフォーマンスを向上させる。

見えないデータをグラフニューラルネットワークがどうやってうまく予測するかを調べる。

K-Linkは、センサーの相互作用理解を向上させることでMTSデータ分析を強化します。

複雑なモデルなしで、グラフ処理を素早く効率的に行う方法。

GNNがグラフをどう分析して変化に適応するかを見てみよう。

新しい手法は、説明サブグラフを活用することでGNNのパフォーマンスを向上させる。

ユーザーを削除したときのネットワークの意見への影響を評価する方法。

ノイズの多いグラフデータからモデルのトレーニングを改善する新しい方法。

革新的なGNNレイヤーを導入して、マニフォールド上の複雑なデータを分析する。

新しい方法がニューラルネットワークを使って流体力学のシミュレーションを改善する。

PowerGraphは、先進的な学習技術を使って電力網の障害分析を強化するよ。

研究は、ネットワーク構造が安定性とどう関連しているかを先進的な手法を使って調査している。

新しい方法、DepGraphがソフトウェアのバグ検出精度を向上させるよ。

新しい方法で科学データ分析におけるマージツリーの比較が速くなる。

新しいモデルが温度に基づいて界面活性剤の性能予測を改善した。

効率的なマルチスケール材料シミュレーションのためのグラフニューラルネットワークを使った新しいアプローチ。

RGCNsを使った新しいアプローチがテキストデータからの感情分類を改善するよ。

従来のトレーニング方法を使わずに、TAGでのノードラベリングを速くするためのTrainlessGNNを紹介するよ。