Artigos mais recentes para Redes Neurais Gráficas

Uma nova abordagem pra reduzir o oversmoothing em transformers e GNNs.

Novo método melhora o desempenho de aprendizado de máquina em diferentes ambientes de dados.

Este estudo apresenta um novo método para aumentar gráficos usando complementos de Schur randomizados.

Novos modelos de aprendizado de máquina melhoram previsões em dinâmica de fluidos.

DASH oferece uma forma rápida e precisa de atribuir cargas parciais em moléculas.

Um novo método melhora como as GNNs explicam suas previsões.

Pesquisas mostram como GNNs conseguem se adaptar a diferentes tamanhos de grafo.

Pesquisadores desenvolvem um modelo pra prever melhor as mudanças de estabilidade das proteínas a partir de mutações em aminoácidos.

Um jeito de melhorar MLPs usando conhecimento confiável de GNNs.

Este artigo analisa como a homofilia local impacta o desempenho de redes neurais de grafos.

Um novo método melhora os resultados de classificação de grafos usando adaptação de domínio não supervisionada.

Este estudo analisa o papel da IA em resolver ciclos hamiltonianos de forma mais eficiente.

Uma nova abordagem enfatiza a importância dos relacionamentos na análise de dados tabulares.

Um novo framework melhora a representação de gráficos usando aprendizado auto-supervisionado.

Novos métodos melhoram a detecção e classificação de vulnerabilidades em softwares.

Aprenda como redes neurais analisam dados estruturados como gráficos.

Um novo framework pra gerar gráficos usando representações discretas e modelos de transformer.

Um novo método melhora a modelagem das superfícies de energia potencial em simulações atomísticas.

Uma nova estrutura melhora a precisão da previsão de demanda, lidando bem com os desafios de início frio.

Explorando como as relações de localização mudam ao longo do dia pra um planejamento melhor.

Uma nova abordagem melhora a comparação de proteínas, ajudando na pesquisa e descoberta de medicamentos.

Um método pra melhorar a compreensão das redes neurais gráficas.

Explore os conceitos chave e abordagens na análise de dependência para processamento de linguagem natural.

Uma nova abordagem para melhorar Redes Neurais Gráficas usando model soups.

Um olhar sobre métodos de predição de links e suas aplicações em várias áreas.

Avaliação de métodos GSL para melhorar o aprendizado de dados em grafo.

Um novo método pra melhorar a representação de grafos e a precisão da classificação.

Uma nova abordagem melhora as GNNs se adaptando a diferentes conjuntos de dados sem precisar retrainar.

Apresentando o GMMD, uma estrutura pra melhorar a justiça em redes neurais gráficas.

Um novo método melhora a reconstrução da energia dos fótons em experimentos de partículas.

Novo método cria gráficos grandes e detalhados para diversas aplicações.

Uma nova ferramenta acelera a geração de gráficos para materiais cristalinos usando tecnologia moderna.

Um novo método melhora recomendações multi-critério usando redes neurais de grafos.

O pooling geométrico melhora a retenção de características na análise de dados em grafo.

Uma olhada em técnicas para acelerar Redes Neurais Gráficas em conjuntos de dados complexos.

MepoGNN combina modelos pra melhorar as previsões da propagação de doenças.

ViG-UNet combina redes neurais de grafos e U-Net pra melhorar a análise de imagens médicas.

Um novo método melhora o diagnóstico do câncer usando imagens de lâminas inteiras e técnicas de aprendizado avançadas.

O GIDS otimiza o treinamento de grafos em grande escala pra ter mais eficiência e velocidade.

Uma nova abordagem pra melhorar previsões de séries temporais multivariadas usando GNNs.