グラフニューラルネットワーク に関する最新の記事

GNNを使ってパーソナライズされたコンテンツのおすすめ効果を調べた研究。

新しい手法で量子化を使ってGNNの訓練速度と精度が向上したよ。

Espalomaは、分子シミュレーションと薬の発見を改善するために機械学習を導入した。

新しい方法で粒子衝突データの分析が速くて効率的になったよ。

新しい方法が、グラフニューラルネットワークを使って垂直的フェデレーテッドラーニングシステムの脆弱性を明らかにした。

新しいハードウェアシステムがリアルタイムアプリケーション向けにGNNの推論速度と効率を向上させる。

GNNが従来のアルゴリズムに与える影響と、その性能の課題を調査する。

GraphCCは、リアルタイムの最適化と機械学習技術を使って輻輳制御を強化するんだ。

モデルがパーキンソン病患者の脳活動と歩行困難を結びつけてるんだ。

ラベルの代わりに説明文を使ってタンパク質の機能を予測する新しい方法。

新しい技術が3Dデータを使って体脂肪測定の精度を向上させてるよ。

S2PGNNは、GNNがラベル付きデータに適応するのを改善するよ。

GNNがサブグラフパターンをカウントするのに直面する課題を明らかにする研究。

新しいアプローチで、先進的な機械学習を使って欠けてる脳の測定値を予測するんだ。

レコメンデーションシステムにおけるGNNの効果を評価するためのフレームワーク。

MolGrapherは、グラフベースのアプローチを使って、画像から化学構造を簡単に抽出するよ。

協力学習エージェントを使ったネットワークで効率的に情報を共有する新しい方法。

Twitterの活動を使って政治的な党派の所属を特定する方法を調べてる。

この方法は、グラフニューラルネットワークを使って医療画像の分類を改善する。

新しいモデルGravNetNormが機械学習におけるポイントクラウド分析を強化する。

イベントカメラは視覚データのキャプチャと処理を変えて、効率とパフォーマンスを向上させる。

限られたデータを使ってスパースマトリックス構造を特定するためのフレームワーク。

ExGNASは、グラフニューラルネットワークの設計における効率性と明瞭さを向上させる。

この研究はGNNを使ってバイクシェアデータを分析し、利用パターンの予測をより良くすることを目的としてるよ。

この研究は、組織画像を使って遺伝子プロファイルを予測するモデルを開発してるよ。

グラフ解析におけるリンク予測を改善するための新しい手法を探る。

効率よくGNNを一層ずつトレーニングする新しい方法。

ReOntoは機械学習とオントロジーを組み合わせて、バイオメディカルテキストの関係抽出を強化してるんだ。

新しいアプローチがGNNトレーニングにおけるプライバシーとパフォーマンスのバランスを取る。

GNNの新しい手法は、複数のベクトルを使って予測を改善するんだ。

新しいアプローチで非ユークリッド空間を使ったグラフ表現学習が向上する。

GNNを無関係なグラフ構造を修正することでどう改善できるか調べてる。

LLMを活用して、グラフデータ分析をみんなが使いやすくする。

この研究では、観光の訪問者数を予測するための深層学習モデルを調べてるよ。

新しいモデルがソーシャルネットワークでの影響拡散を効率的に高める。

関係情報を使った効果的なグラフクラスタリングの新しい方法を紹介します。

モデルは、グラフニューラルネットワークとゼロインフレーション戦略を組み合わせて、より良い交通予測を行う。

複雑なセンサーデータを時間をかけて分析する新しいアプローチを紹介するよ。

生成モデルは、業界全体で形状の設計と最適化の仕方を変えている。

グラフニューラルネットワークとグラフニューラル接線カーネルの関係を探る。