Reparación de Grafos Gaussiana con Topología para GNNs Robusta
Mejora la robustez de tus GNNs con TAGR: un método ligero de reparación de grafos que combina kernel Gaussiano y corrección topológica. ¡Optimiza tus modelos!
#gnns
Filtro de compuerta, no el mensaje: Mezclas nodo-canal en GNNs
FilterMoE revoluciona las GNNs de prepropagación al enrutar filtros por nodos y canales, superando a métodos previos en 9 de 11 benchmarks. ¡Mejora precisión y escalabilidad!
Machine Learning de Grafos en la Era de los LLMs
Los LLMs revolucionan el Machine Learning de Grafos: mejoran características, reducen datos etiquetados y potencian el razonamiento. Descubre cómo.