グラフニューラルネットワーク に関する最新の記事

ReLUネットワークと人工知能における役割についての見方。

AI技術が研究者たちの普遍代数の課題へのアプローチを変えている。

この研究は、向きのあるエッジがGNNのパフォーマンスをどう向上させるか、特に異質なグラフでの効果を示してるよ。

この研究は、グラフニューラルネットワークのラベルの非均一性を利用してノード分類を強化する。

グラフニューラルネットワークは、電力システムにおける状態推定の速度と精度を向上させるよ。

伝統的な手法と機械学習を組み合わせて、都市交通ネットワークを改善する。

新しいフレームワークがグラフデータ処理のパフォーマンスを向上させる。

Grad-Align+は、追加の情報なしでネットワークの整列を改善するよ。

Gelatoは、ネットワークでのリンク予測のためのシンプルで効果的な方法を提供します。

新しい方法が因果推論を使ってグラフモデルの注意学習を強化する。

AIを使ってスラムのインフラを改善し、アクセスを良くしてコストを削減する。

DEGREEはグラフニューラルネットワークの説明可能性を高めて、透明性を向上させるよ。

MCGLPPIフレームワークは、CGモデリングと機械学習を組み合わせて、タンパク質の相互作用を効率よく予測するんだ。

新しいモデルが最適化されたノード単位の拡散を通じて、GNNでの半教師あり分類を強化するよ。

Graph U-Netは、精度と速度を向上させてEITイメージングを強化する。

フレームレットとp-ラプラスを使ってグラフニューラルネットワークを改善する新しい方法。

リレーショナルデータベースの全体構造から学ぶ方法で、データ表現を改善する。

ディープラーニングの基本と応用、あとその幾何学的バリアントについて探ってみよう。

この記事では、GNNが翼の気流予測をどう改善するかについて話してるよ。

新しいシミュレーターがグラフニューラルネットワークを使って粒子流の挙動を予測する。

グラフニューラルネットワークにおいて、説明が理解をどう向上させるかを研究してるよ。

ユニオンサブグラフニューラルネットワークは、ローカルな構造を捉えることでグラフ分析を強化する。

新しいアプローチが、先進的な技術を使って大規模グラフのGNNトレーニング効率を向上させる。

DeepGate2は、効率的な電子設計自動化のための回路表現学習を強化する。

GNNを使って配管された3次元多様体の幾何学を分析する。

GNNにおけるラベル位置バイアスの研究とそのパフォーマンスへの影響。

新しいアプローチがGCNのパフォーマンスと一般化を向上させることを目指してる。

ドラッグチャットを紹介するよ！これは、インタラクティブな質問とデータ分析を通じて薬の発見をサポートするシステムなんだ。

新しいアプローチでは、ワイヤレスシステムでより良いユーザーペアリングのためにグラフニューラルネットワークを使ってるよ。

新しいモデルがニュージーランドでのCOVID-19の拡大予測を改善したよ。

新しいモデルが交通状況の予測精度を向上させた。

グラフ書き換えとGNNを組み合わせて動的データ分析する。

新しいアプローチがグラフニューラルネットワークを使って脳ネットワークの研究を強化してるよ。

新しいモデルが不完全なグラフデータでGNNのパフォーマンスを向上させる。

新しいフレームワークがサイバー攻撃パスの検出を強化する。

新しい技術がグラフ分析の効率と表現力を高めてるよ。

グラフニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させ、重要な課題に対処するための再配線手法を検討中。

軍用無線ネットワークのセキュリティを強化する新しいアプローチ。

この記事では、GNNに対する属性推測攻撃とそれがプライバシーに与える影響について検討しています。

GNNの説明可能性の重要性を見てみよう。