グラフニューラルネットワーク に関する最新の記事

トランスフォーマーとGNNのオーバースムージングを減らす新しいアプローチ。

新しい方法がさまざまなデータ環境での機械学習のパフォーマンスを向上させる。

この研究では、ランダム化されたシュア補完を使ってグラフを増強する新しい方法を提案してるよ。

新しい機械学習モデルが流体力学の予測を改善する。

DASHは分子の部分電荷を割り当てるための速くて正確なアプローチを提供するよ。

新しい方法でGNNが予測の説明を改善する。

研究によると、GNNが異なるグラフサイズに適応できることがわかったよ。

研究者たちがアミノ酸の変異からタンパク質の安定性の変化をよりよく予測するモデルを開発したよ。

GNNからの信頼できる知識を使ってMLPを強化する方法。

この論文は、ローカル・ホモフィリーがグラフニューラルネットワークのパフォーマンスにどう影響するかを調べてるよ。

新しい手法が、教師なしドメイン適応を使ってグラフ分類の結果を向上させる。

この研究は、ハミルトン循環をより効率的に解決するためのAIの役割を調べている。

新しいアプローチは、表形式データ分析におけるリレーションシップの重要性を強調してるよ。

新しいフレームワークが自己教師あり学習を使ってグラフ表現を改善するんだ。

新しい方法がソフトウェアの脆弱性の検出と分類を強化する。

ニューラルネットワークがグラフとして構造化されたデータをどう分析するか学ぼう。

離散表現とトランスフォーマーモデルを使ったグラフ生成の新しいフレームワーク。

新しい方法が原子シミュレーションにおけるポテンシャルエネルギー面のモデリングを改善する。

新しいフレームワークが需要予測の精度を向上させ、コールドスタートの課題に効果的に対処してるんだ。

一日の中で場所の関係がどう変わるかを探って、より良い計画を立てる。

新しいアプローチがタンパク質の比較を強化し、研究や薬の発見を助けるよ。

グラフニューラルネットワークの理解を深める方法。

自然言語処理における依存構造解析のキー概念やアプローチを探ってみよう。

モデルスープ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アプローチ。

リンク予測手法とそのさまざまな分野での応用についての考察。

グラフデータ学習を向上させるためのGSL手法の評価。

グラフ表現と分類精度を向上させる新しい方法。

新しいアプローチがGNNを強化して、再トレーニングなしで多様なデータセットに適応できるようになった。

GMMDを紹介するよ、グラフニューラルネットワークの公平性を高めるためのフレームワークだ。

新しい方法が粒子実験での光子エネルギー再構成を強化する。

新しい方法で多様な用途向けの大きくて詳細なグラフが作れるよ。

最新の技術を使って、結晶材料のグラフ生成を早める新しいツールが登場したよ。

新しい方法がグラフニューラルネットワークを使ってマルチクリテリアの推薦を強化するんだ。

ジオメトリックプーリングはグラフデータ分析で特徴の保持を良くするよ。

複雑なデータセットでグラフニューラルネットワークを速くするためのテクニックを見てみよう。

MepoGNNは、病気の広がりの予測を改善するためにモデルを組み合わせるんだ。

ViG-UNetは、医療画像解析を向上させるためにグラフニューラルネットワークとU-Netを組み合わせたものだよ。

新しい方法が、全スライド画像と高度な学習技術を使ってがんの診断を向上させる。

GIDSは、大規模グラフトレーニングを最適化して、効率と速度を向上させるよ。

GNNを使って多変量時系列予測を改善する新しいアプローチ。