グラフニューラルネットワーク に関する最新の記事

新しいニューラルネットワークが複雑な指向データの関係分析を改善する。

新しい方法で、高度な技術を使ってスピーチ分析を通じてパーキンソン病の検出が改善されるよ。

CrossGRは、革新的なグラフ技術を使って、さまざまな市場での製品推薦を強化するよ。

新しいフレームワークが原子の表現を改善して、材料科学の予測を向上させるんだ。

新しい機械学習技術が多結晶の塑性の予測を改善する。

新しい方法が、難しいグラフタイプのGNNを強化する。

GenMSは、シンプルな言語入力から新しい結晶構造を生成することで、材料研究を変革します。

新しいAI技術が流体力学のモデリングの精度と効率を向上させる。

データの整合性を保ちながら計算速度を向上させるプーリングオペレーターを紹介します。

遺伝子モデルが個々の患者の医療治療にどう影響するかを探る。

新しい手法が効率的なデザインスペース探索を通じて高レベル合成を改善する。

GIFFLARはグラフニューラルネットワークを使って糖鎖の特性予測を改善する。

新しい技術が患者データを使って慢性疾患の早期予測を改善してるよ。

新しい方法がGNNの敵対的攻撃に対する耐性を強化する。

固体材料の特性を予測する機械学習モデルの研究、欠陥に焦点を当ててる。

新しい手法が混雑した都市部での物体位置追跡を向上させてるよ。

最適輸送と構造モデルを組み合わせることで、単一細胞データの解釈が改善される。

グラフニューラルネットワークと変分オートエンコーダを組み合わせることで、画像分類の精度が向上するよ。

新しい方法は、強化された分子シミュレーションのためにグラフニューラルネットワークを統合してる。

研究では、密な懸濁液中の力のチェーンを予測するためにグラフニューラルネットワークが使われてるよ。

TITANは専門モデルを使って交通の流れ予測を革新して、より正確にしてるよ。

新しいフレームワークが、高度な力場最適化を通じて原子シミュレーションの精度を向上させる。

GraphLoRAは、さまざまなグラフ間でのグラフニューラルネットワークの移植性を向上させるんだ。

新しいアプローチで、さまざまな形状の物理的挙動のモデル化が改善されてるよ。

TwinCLは革新的なグラフ技術を使って推薦のパフォーマンスを向上させる。

新しい手法が、グラフニューラルネットワークを使って分子シミュレーションの特徴選択を簡素化する。

この論文は、ユーザープライバシーを守りながらGNNのためのフェデレーテッドラーニングを強化する。

AUGURは先進的な技術を使って、分子の付着に最適な場所を見つけるのを簡単にしてくれるよ。

場所やランドマークを使った都市の犯罪理解の新しいアプローチ。

GNNが産業機器の残りの有用寿命予測をどう向上させるか学ぼう。

SMPNNが複雑なデータ接続をうまく管理する方法を学ぼう。

研究者たちは、銀河の相互作用や内因的アライメントを調べるためにシミュレーションを使っている。

高度なワイヤレスネットワークのためのコミュニケーションとセンシングの統合を探求する。

新しい方法がGNNとその特性を明らかにしてるよ。

研究によると、GNNに対するプロパティ推測攻撃のリスクとデータプライバシーの必要性が明らかになった。

GNNは、地球データの分析や理解の仕方を変えてるよ。

データ共有と機械学習を通じてマネーロンダリングに立ち向かう新しい方法を探ってる。

TIMBREは候補者と仕事を効果的にマッチングする新しい方法を提供してるよ。

この記事はグラフニューラルネットワークの公平性の問題について話して、新しい方法を紹介しているよ。

界面活性剤とグラフニューラルネットワーク（GNN）が掃除用製品の開発をどう改善するか学ぼう。