グラフニューラルネットワーク に関する最新の記事

新しいフレームワークがスタックメモリを使ってニューラルネットワークの再帰的な問題の処理能力を強化したよ。

新しい手法がローカル推論グラフを使ってマルチホップ質問応答の精度を向上させる。

新しいモデルが地質構造内の二酸化炭素の移動予測を改善したよ。

研究者たちは、マルチモーダル知識グラフを使って薬物と標的の結合予測を強化してる。

革新的なサンプリング戦略を通じてトピックモデリングを改善する方法。

機械学習のアプローチが複雑な流体の中の粒子ダイナミクスの予測を改善する。

この論文では、グラフ構造上のイベントデータを分析するための新しいモデルを提案しているよ。

グラフニューラルネットワークは、時系列データの分析方法を変えて、より良い予測を可能にするんだ。

新しい方法が医療用途でのナノデバイスの精度を向上させる。

新しいアプローチで、グラフニューラルネットワークを使って弾性特性を効率的に予測するんだ。

好奇心に基づく方法は、人工知能の探索戦略を改善する。

ダイナミックグラフが関係の進化する性質をどう捉えてるかを探ってみよう。

新しいフレームワークがグラフ学習におけるプライバシーとユーティリティのバランスを取る。

効率的なモデル技術を使って分子予測を向上させる。

GPSEは、強化されたエンコーディングと知識転送を通じてグラフモデルのパフォーマンスを向上させる。

説明可能なAI手法の問題点と可能性を調査する。

医療アプリでのグラフニューラルネットワークに対する差分プライバシーの影響を調べる。

新しい方法がグラフ回帰タスクにおける予測の理解を向上させる。

進化するマーケティングネットワークでインフルエンサーを特定する新しい方法。

新しい技術が乳がんの画像分析と診断精度を向上させてるよ。

新しい方法が多様なデータセットを作って、グラフニューラルネットワークの評価を良くしてるよ。

この記事は、AIと核拡散防止能力のトレンドを予測する方法についてレビューしているよ。

新しいモジュールがGNNのグラフ構造学習を改善して、より良い結果を出すんだ。

都市インフラの弱点を分析して、都市のレジリエンスを向上させる新しい方法。

この研究は、ReVealモデルがコードの脆弱性を検出する効果を調べてるよ。

新しい層が薬の開発における分子の挙動予測を改善。

新しい方法で知識グラフを使って物体の状態認識が向上したよ。

顔の動きを分析することでALSを検出する新しいアプローチがあるよ。

GNNの概要、その特徴、トレーニングのダイナミクス。

心臓画像の正確なランドマーク検出のための新しいアプローチ、グラフ構造を使って。

GNNを使ってプログラムの比較や修正のための変数マッピングがどう改善されるか探ってみてね。

この研究は、バイアスのかかったトレーニングデータからの課題を克服するためにGNNを強化することに焦点を当てている。

新しい手法で、分散マイクアレイを使った音の定位が改善されてるよ。

STZINB-GNNを紹介するよ、交通事故や不確実性を予測するためのより良いモデルだ。

ノードインジェクションリンク盗み攻撃とGNNのプライバシー問題を探ろう。

新しい方法が、ロボットが部分的に知られた場所でどこに行くかを決めるのを助ける。

効率的な形状分類のための位相属性グラフの詳しい分析。

TimeGNNは、変化する関係を捉えるために動的グラフを使って予測精度を向上させる。

研究者は流体の流れのシミュレーションの効率と精度を向上させるためにGNNを使っている。

バイトレベルの分析を使って暗号化されたトラフィックの分類を改善する新しいアプローチ。