グラフニューラルネットワーク に関する最新の記事

グラフトランスフォーマーとその様々な分野での応用について学ぼう。

新しいアプローチが、ユニークなインタラクションパターンを使って新しいアイテムの予測を向上させるんだ。

この記事は、データポイズニングやバックドア攻撃からGNNを守る方法について話してるよ。

新しい技術が材料の欠陥形成エネルギーの予測を改善する。

機械学習は化学混合物の活動係数の予測を向上させる。

グラフ学習手法の公平性を評価するためのベンチマークを確立する。

敵対的攻撃に対するグラフトランスフォーマーのレジリエンスに関する研究。

GDANが高度なグラフ技術を使って信用リスク分析をどう強化しているかを発見しよう。

電動車両における複雑なネットワークシステムの効率的なモデリングのための新しいフレームワーク。

SafePowerGraphは、安全を優先して電力グリッドの操作におけるGNNのパフォーマンスを向上させる。

新しいアプローチが大規模言語モデルを使ってグラフニューラルネットワークを強化する。

新しい方法で、代理データを使って忙しいイベント中の売上を予測するんだ。

GNNを使って材料の光学特性を予測することで、デバイス設計が良くなるんだ。

新しい手法がハイブリッドグラフニューラルネットワークを使ってシーンの分類を強化する。

E-LLaGNNは、GNNのパフォーマンスを向上させるために、言語モデルを選択的に利用することでGNNを改善する。

GSNは辞書学習とグラフ技術を組み合わせて、医療画像分類を改善するよ。

LSM-GNNは、大規模なグラフニューラルネットワークのためのマルチGPUトレーニングを強化する。

新しいモデルが電動バイクのバッテリー範囲予測を改善したよ。

新しいフレームワークが、データが限られたテキスト属性グラフでのノードのカテゴライズを強化するよ。

GraphTPは、データ戦略の改善でグラフ学習を強化するよ。

新しいモデルは、重要なGNNの課題に取り組むことでグラフ処理を改善する。

研究は、先進的なドーピング技術を通じてリチウムイオン電池のNCM材料を強化することに焦点を当てている。

新しいパイプラインがLHCでの粒子追跡をGNNを使って改善したよ。

顔の特徴とグラフニューラルネットワークを使って年齢予測を改善する新しい方法が登場したよ。

グラフ推薦システムと対照学習がどうやってパーソナライズされた提案を強化するかを発見しよう。

SinLGは、より良い応答選択のためにバックグラウンド知識を統合してチャットボットの会話を改善するよ。

scTransNetフレームワークは、単一細胞RNAデータを使って遺伝子間の相互作用を理解するのに役立つ。

トランスフォーマーを使って動的グラフの予測を強化する新しいアプローチ。

意味に焦点を当てた情報共有の新しい方法を見てみよう。

新しいフレームワークで、グラフニューラルネットワークから敏感なデータを効率的に削除できるようになった。

LHCでの粒子物理学分析を向上させるためにデータ帰属方法を使う。

新しい方法が、データのノイズがあってもグラフからの学習を強化する。

新しいモデルがタンパク質の結合場所の予測を改善し、薬の発見を助けてる。

新しい方法は、効率的なウォーターマーキングを通じてICデザインの保護を強化する。

新しい方法でグラフニューラルネットワークのトレーニング効率と精度が向上した。

新しい方法がEEG分析を強化して、パーキンソン病のより良い検出を実現する。

新しい方法は、変化するデータ環境での推薦を強化することを目指している。

新しいフレームワークが文脈データを使って交通速度予測を向上させるよ。

新しい方法は、グラフニューラルネットワークを使ってグラフカラーリングの効率を向上させる。

新しい手法で、個人の特徴に基づいた体内ナノデバイスの精度が向上したよ。