グラフニューラルネットワーク に関する最新の記事

研究者たちがアルツハイマーの診断にEEGデータを使った新しい方法を開発したよ。

新しいモデルが多孔質材料のガス吸収予測を改善したよ。

Graph-CoVisは、複数のパノラマ画像を使ってカメラのポーズ推定を向上させるんだ。

グラフ神経ネットワークでの分類をより良くする新しいアプローチ。

家族の歴史が健康リスクの予測にどう影響するか、先進的な方法を使って調査中。

FAENetは、エネルギー、薬の発見、持続可能性のための材料モデリングを加速させる。

新しいモデルGraphSANNは、不均衡なノード分類の課題に効果的に対処するよ。

新しい方法が群れ強化学習を利用してシミュレーションのメッシュ精度を向上させる。

このモデルは、交通予測を改善するためにGNNとニューラルODEを組み合わせてるよ。

新しい方法が対比技術でグラフ学習の効率を向上させる。

新しい方法は、効率的なスターインターツリーの解決のためにGNNとMCTSを組み合わせてるよ。

グラフ構造の変化に対してGNNをもっと信頼性のあるものにする方法を調べてる。

新しいモデルが河川水質モニタリングにおけるセンサーの問題検出を改善する。

この記事は、先進的な技術を使って論理式を学ぶモデルについて話してるよ。

新しい方法がグラフニューラルネットワークの効率とパフォーマンスを向上させる。

グラフニューラルネットワークの性能と収束についての新しい洞察。

新しいアプローチで、医療関連感染症を効果的に予測してコントロールできるようになったよ。

この記事では、複雑なグラフ分析のためにGNNの能力を向上させる新しいフレームワークについて話してるよ。

ロボットはタスクコストを予測することで効率を高め、家事の管理を良くしてくれるよ。

新しい方法がGNNを強化して、オーバースムージングに対処し、パフォーマンスを向上させる。

フェデレーテッドラーニングのユーザーのプライバシーに対する可能性とリスクを探る。

機械学習技術を使って教育資源をカスタマイズする新しい方法。

新しい手法がグラフ構造を使って複雑な非線形システムの予測を向上させる。

ランダム性のあるシステムの結果を予測するための新しいアプローチ、GNNを使って。

新しいモデルは、動的グラフと高度なニューラルネットワークを使って予測精度を高めるよ。

GraphIMOSは、動くオブジェクトのセグメンテーションを効果的に扱う新しい方法を提供します。

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。