グラフニューラルネットワーク に関する最新の記事

方向性グラフアテンションネットワークを紹介して、複雑なグラフでのノード学習を改善するよ。

新しいフレームワークは、タスクを効果的に選んで重み付けすることでグラフの事前トレーニングを強化するよ。

新しい方法は、機械学習を使ってMPIプログラムのエラーを効果的に検出するよ。

ロボットは周りの情報を積極的に探すことで、もっと上手く移動できるんだ。

新しいモデルは、最小限の変更でGNNのノードを効率的にターゲットにするよ。

新しい方法が大規模言語モデルを使って分子キャプション翻訳を強化するよ。

K-Linkは、センサーの相互作用理解を向上させることでMTSデータ分析を強化します。

新しいフレームワークが、社会的影響とユーザーの好みをバランスよく調整してアイテムの提案を改善するよ。

AnisoGNNは、少ないデータで多結晶材料の特性を予測するためにAIを使ってるよ。

複雑なモデルなしで、グラフ処理を素早く効率的に行う方法。

この研究は、トポロジー認識がグラフニューラルネットワークのパフォーマンスと公平性にどんな影響を与えるかを探ってるよ。

新しい方法は、グラフ構造の認識を改善することでGNNを強化する。

グラフホモモルフィズムを探求して、GNNの一般化能力を向上させる。

グラフニューラルネットワークがデータの複雑な関係をどうモデル化するかを理解すること。

新しい手法は、説明サブグラフを活用することでGNNのパフォーマンスを向上させる。

ユーザーを削除したときのネットワークの意見への影響を評価する方法。

研究が、さまざまなデータモデルにおける単層GCNのパフォーマンスに影響を与える要因を明らかにした。

ノイズの多いグラフデータからモデルのトレーニングを改善する新しい方法。

新しい手法がグラフニューラルネットワークの学習能力を向上させる。

E-SHARCは、いろんな音声環境でのスピーカー識別を改善するよ。

新しい方法がニューラルネットワークを使って流体力学のシミュレーションを改善する。

より良いグラフデータ分析のための新しいモデルを探求中。

医療画像分析におけるディープラーニングの役割と敵対的脅威を調査する。

革新的な方法がリアルなデジタルキャラクターの3D表情を改善してるよ。

新しいプロトコルが、CPUとGPUを使ってグラフニューラルネットワークのトレーニング効率を向上させる。

CANOSは、複雑な電力グリッドに対してほぼ最適な電力フローソリューションをすばやく予測するよ。

新しい方法は、適応可能な埋め込みと効率的なリソース管理を使って、推薦を改善する。

新しいAI手法が不確実なタスク環境でのスケジュール管理を改善します。

研究は、ネットワーク構造が安定性とどう関連しているかを先進的な手法を使って調査している。

粒子衝突イベントを分類するためのGNNの検討。

新しいモデルがグラフニューラルネットワークを使って逆合成予測を変革する。

新しい方法、DepGraphがソフトウェアのバグ検出精度を向上させるよ。

スマートを紹介するよ、変化するグラフでGNNのパフォーマンスを向上させる方法だ。

ディープラーニングを使って公共交通の効率を上げてコストを減らす。

新しい方法で高層ビルのある都市でのGNSS位置精度が向上する。

ディープラーニングを使った新しい方法が、複雑なネットワークの連鎖的な障害に取り組んでるよ。

新しいモデルが温度に基づいて界面活性剤の性能予測を改善した。

社会ネットワークにおける因果効果を推定する新しいアプローチ。

新しい方法がネットワーク侵入検知システムの異常検出を改善してるよ。

脆弱性を悪用される前に発見してソフトウェアのセキュリティを向上させる。