グラフニューラルネットワーク に関する最新の記事

グラフニューラルネットワークは、声のサンプルの関係を分析することでスピーカー認識の精度を向上させる。

FedGKDは、タスクの特徴抽出を最適化することで、グラフニューラルネットワークのためのフェデレーテッドラーニングを強化する。

MOGANはロボットの複数の物体の相互作用の理解を深めて、操作をより良くする。

新しい方法が、階層的文法システムを使って予測を強化する。

COLAは、限られたデータシナリオでのノード分類を改善するために、対照的学習とメタ学習を融合させてるんだ。

機械学習は新しい材料の探索を強化して、安定性の予測を改善するんだ。

STMaskは、進んだ空間クラスタリング手法を通じて遺伝子発現の分析を強化する。

機械学習は粒子物理学のイベント再構成を変えて、精度と効率を向上させるんだ。

この記事では、確率モデルを使って単語埋め込みを強化する新しい方法を紹介するよ。

この研究は、GNNが剛性パネルを分析するのに効果的であることを示してるよ。

グラフニューラルネットワークを使って手術のパフォーマンスを客観的に評価する。

新しいフレームワークがCodeBERTとGNNを組み合わせて、ソフトウェアの脆弱性検出をより良くするんだ。

この方法は、ラベル付きデータとラベルなしデータを潜在グラフを使って組み合わせることで予測を強化するんだ。

量子グラフニューラルネットワークを使って金融詐欺検出を強化する新しいアプローチ。

ロボットは、より少ない例で物を収納する方法を学び、インタラクション予測が向上した。

DREAMは、ロボットが厳しい環境でタスクやエネルギーを管理する方法を強化するんだ。

新しいモデルが推移性を使ってGNNのノードの類似性の理解を深める。

SAR-GNNの紹介：グラフ分類のための新しい効果的な手法。

研究者たちは、グラフニューラルネットワークを使ってMS疾患の活動をよりよく予測している。

新しいアプローチがグラフ分類の明確な説明を提供する。

新しいシステムが大規模グラフデータセットでのGNNの性能を向上させる。

深層学習技術は、電力システムの監視と最適化を改善する。

GNNの説明をより信頼できるものにするために、確率的アプローチを導入するよ。

研究がGNNのリンク予測タスクにおけるバックドア攻撃のリスクを明らかにした。

グラフニューラルネットワークの理解とセキュリティを向上させる方法。

この論文は、GNNがサイバー攻撃に対する防御をどのように強化するかをそのライフサイクル全体で調べてるよ。

新しい方法で機械学習を使って触媒の吸着エネルギー予測が改善された。

機械学習が半導体の欠陥予測を向上させて、材料の性能を良くするんだ。

新しいフレームワークが、限られたラベル付きデータでのノード分類の精度を向上させる。

ノードペアに注目してグラフ学習を改善する新しいモデル。

新しいモデルが、冗長ネットワークの課題にパワーシリーズを使って取り組んでるよ。

さまざまなデータタイプにおけるニューラルネットワーク学習の複雑さと戦略を検討中。

新しいフレームワークがGNNを強化して、オーバースムージングの問題を効果的に解決するよ。

DeepRicciは、構造とノードの特徴を改善することでグラフニューラルネットワークを強化します。

深層学習の進展により、さまざまなモデルアプローチを通じてパンデミック予測の精度が向上してるよ。

新しいアプローチは、グラフニューラルネットワークを使って異常検知をより良くするんだ。

グラフニューラルネットワークを説明する新しい方法が透明性と信頼を高める。

新しいフレームワークは、GNNの予測における公平性を確保することを目指している。

この研究は、因果関係がグラフニューラルネットワークの分類タスクをどう向上させるかを探るものだよ。

グラフマルチ類似度学習は、柔軟な分子関係を通じて薬の発見を強化するよ。