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Ein neues Forschungswerk aus dem arXiv-Repository präsentiert GraIP, ein umfassendes Konzept für graphbasierte Inverse Probleme. Dabei werden Aufgaben wie die Entdeckung von Graphstrukturen, die Analyse zeitlicher Graphen und die Lösung kombinatorischer Optimierungsaufgaben als Inverse Probleme formuliert, die aus Beobachtungsdaten die zugrunde liegende Graphstruktur rekonstruieren.

Ein brandneues Modell namens Hyperbolic Heterogeneous Graph Transformer (HypHGT) hat die Forschung zu heterogenen Graphen auf ein neues Level gehoben. Durch die vollständige Nutzung des hyperbolischen Raums kann HypHGT komplexe Strukturen wie Baum- und Hierarchien effizient erfassen.

Ein neues arXiv-Papier zeigt, wie die Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) durch Graph Neural Networks (GNNs) deutlich schneller und robuster wird. ADMM ist ein bewährtes Verfahren für dezentrale Optimierung, doch seine Konvergenz kann langsam sein und hängt stark von Hyperparametern ab.