新しい方法が、シンプレクティックグラフニューラルネットワークを通じて複雑なシステムの分析を強化する。
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最先端の科学をわかりやすく解説
新しい方法が、シンプレクティックグラフニューラルネットワークを通じて複雑なシステムの分析を強化する。
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署名グラフがソーシャルネットワークやそれ以外の複雑な関係をどう明らかにするか探ってみよう。
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新しい技術がスペクトルGCNのグラフデータ分析のパフォーマンスを向上させてるよ。
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HetSheafは異種グラフでのデータ表現を改善して、モデルのパフォーマンスを向上させるよ。
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新しいモデルDyGISは、情報を持つサブグラフを使って動的グラフからの学習を強化するよ。
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G-SPARCはグラフ学習におけるコールドスタートノードのためのソリューションを提供してるよ。
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革新的な行列表現技術を使って複雑なネットワークの分析を向上させる。
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新しい戦略がマルチラベルノード分類タスクにおけるGNNのパフォーマンスを向上させる。
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不確実な予測を避けるモデルの方法を紹介するよ。
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新しい方法が、専門家モデルを使ってグラフ分析を簡素化するよ。
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GL-Fusionがグラフニューラルネットワークと大規模言語モデルを組み合わせて、先進的なAIソリューションを提供する方法を発見しよう。
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新しい方法がグラフニューラルネットワークを改善して、より良い洞察を提供する。
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限られた情報がセミスーパーバイズド学習を使ったノード分類にどう役立つかを学ぼう。
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新しい方法が自己教師ありアプローチを使ってグラフ表現学習を強化する。
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注目とメタパスが異種グラフのノード分類をどう改善するかを見つけよう。
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