Suche nach Graph Learning

Neues GNN-Modell GLaDiGAtor verbessert Vorhersage von Krankheits‑Gen‑Assoziationen

Die Zuordnung von Genen zu Krankheiten ist ein entscheidender Schritt, um Krankheitsmechanismen zu verstehen und neue Diagnose- sowie Thera…

arXiv – cs.LG 24.02.2026 05:00

Forschung

SymGraph: Symbolische Graph-Lernmethode übertrifft herkömmliche GNNs

In einem bahnbrechenden Beitrag zur Graphverarbeitung präsentiert das Forschungsteam SymGraph, ein neues symbolisches Lernframework, das di…

arXiv – cs.LG 20.02.2026 05:00

Forschung

Neuer Ansatz GRAPHITE steigert Homophilie in heterophilen Graphen

Graph Neural Networks (GNNs) haben sich als leistungsstarkes Werkzeug zur Analyse von Graphdaten etabliert, stoßen jedoch bei heterophilen…

arXiv – cs.LG 10.02.2026 05:00

Forschung

Neues Framework NSG-MoE trennt Knoten und optimiert multimodale Graphen

Multimodale Graphen gewinnen zunehmend an Bedeutung, weil sie komplexe Strukturen aus unterschiedlichen Modalitäten – etwa Text, Bild und A…

arXiv – cs.LG 03.02.2026 05:00

Forschung

LION: Neues Clifford‑basiertes Paradigma für multimodale Graphen

Die rasante Entwicklung multimodaler Daten hat die Graph‑Machine‑Learning‑Community dazu veranlasst, von rein text‑atributierten zu multim…

arXiv – cs.AI 30.01.2026 05:00

Forschung

DANCE: Dynamische Graph‑Kondensation für federated Text‑Graphen

Federated Graph Learning (FGL) ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Graphdaten über mehrere Clients hinweg. Mit dem Aufstieg großer Sprach…

arXiv – cs.LG 26.01.2026 05:00

Forschung

BoostFGL: Fairness im föderierten Graph-Lernen verbessert

Federiertes Graph-Lernen (FGL) erlaubt es, Graph Neural Networks (GNNs) über verteilte Teilgraphen hinweg zu trainieren, ohne rohe Daten pr…

arXiv – cs.LG 26.01.2026 05:00

Forschung

Neues Hypergraph-Modell inspiriert vom Hippocampus bekämpft Web-Finanzbetrug

Online-Finanzdienste sind ein unverzichtbarer Bestandteil moderner Web‑Ökosysteme, doch ihre Offenheit macht sie besonders anfällig für Bet…

arXiv – cs.LG 19.01.2026 05:00

Forschung

HOPE: Orthogonale Experten verbessern heterogene Graphenlernen

In der Forschung zu heterogenen Graphen-Neuralnetzen (HGNNs) liegt der Fokus bislang vor allem auf verbesserten Encodern. Der Decodierungs-…

arXiv – cs.LG 12.01.2026 05:00

Forschung

Mehrdimensionale Datenfusion: Neue Methode für stadtweite Graph‑Learning

Moderne Städte setzen zunehmend auf datenbasierte Erkenntnisse, um Entscheidungen in Bereichen wie Verkehr, öffentliche Sicherheit und Umwe…

arXiv – cs.LG 15.12.2025 05:00

Forschung

PR-CapsNet: Adaptive Krümmungsrouting in Pseudo‑Riemannian Capsule‑Netzwerken

Capsule Networks (CapsNets) haben sich als äußerst leistungsfähig für die graphbasierte Datenrepräsentation erwiesen, weil sie durch dynami…

arXiv – cs.LG 10.12.2025 05:00

Forschung

Neue Methode nutzt redundante Infos für robuste Graphrepräsentationen

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der Graphenverarbeitung hat einen innovativen Ansatz vorgestellt, der die Generalisierung von G…

arXiv – cs.LG 09.12.2025 05:00

Forschung

GraphBench: Das neue Benchmark-Tool für Graph-Learning <p>In den letzten Jahren hat das maschinelle Lernen auf Graphen enorme Fortschritte erzielt – von der Vorhersage molekularer Eigenschaften bis hin zur Chip-Entwicklung. Trotz dieser Erfolge bleiben die Benchmarking‑Praktiken fragmentiert, weil sie häufig auf eng begrenzten, domänenspezifischen Datensätzen und inkonsistenten Evaluationsprotokollen basieren. Das erschwert die Reproduzierbarkeit und hemmt die Weiterentwicklung.</p> <p>Um diese Lücken z

arXiv – cs.LG 05.12.2025 05:00

Forschung

ASGL: Adversarial Signed Graph Learning schützt Daten mit Differential Privacy

Ein neues Verfahren namens ASGL (Adversarial Signed Graph Learning) kombiniert die Kraft von adversarial Learning mit Differential Privacy…

arXiv – cs.LG 02.12.2025 05:00

Forschung

Neue Messgröße prüft Wahrhaftigkeit von Graph‑Embeddings im Zeitverlauf

In einer Welt, in der Flugrouten, Kryptowährungstransaktionen und viele andere Systeme als dynamische Graphen modelliert werden, stellt sic…

arXiv – cs.LG 27.11.2025 05:00

Forschung

Quanten-GNN optimiert D2D-Powersteuerung – weniger Parameter, mehr Parallelität

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv (2511.15246v1) stellen Forscher ein vollständig quantenbasiertes Graph Neural Network (QGNN) vor…

arXiv – cs.LG 20.11.2025 05:00

Forschung

Neues Verfahren verbessert Clustering bei unvollständigen Mehransichtsdaten

Ein neues Verfahren namens DGIMVCM (Dynamic Deep Graph Learning for Incomplete Multi‑View Clustering with Masked Graph Reconstruction Loss)…

arXiv – cs.LG 17.11.2025 05:00

Forschung

Echoless-LP: Speicher- und Effizienzsteigerung bei heterogenen Graphen

Heterogene Graph Neural Networks (HGNNs) sind das Rückgrat moderner Deep‑Learning‑Anwendungen auf komplexen Netzwerken. Traditionelle End‑t…

arXiv – cs.LG 17.11.2025 05:00

Forschung

AdaTrip: adaptives Graphenlernen verbessert Reservoireinlaufvorhersagen

Die Vorhersage von Einläufen in Wasserspeicher ist für die Wasserressourcenplanung entscheidend. Bisher konzentrierten sich die meisten Mod…

arXiv – cs.LG 12.11.2025 05:00

Forschung

FedIA: Neue Methode für domänenrobustes Federated Graph Learning

In der Welt des Federated Graph Learning (FGL) stellen unterschiedliche Datenquellen – etwa die Nutzerprofile von Twitch-Gamern oder die me…

arXiv – cs.LG 24.09.2025 05:00

Forschung

Strukturelles Graph-Lernen verbessert RTL-Qualitätsabschätzung

Die Bewertung der Qualität von Register-Transfer-Level (RTL)-Designs ist ein entscheidender Schritt im EDA-Workflow, weil sie sofortiges Fe…

arXiv – cs.LG 27.08.2025 05:00

Forschung

Latent Graph Learning verbessert generative Modelle neuronaler Signale

Forscher haben ein neues Verfahren namens Latent Graph Learning entwickelt, das die zeitlichen Interaktionsgraphen und die höhere Struktur…

arXiv – cs.LG 26.08.2025 05:00

Forschung

KI-gestützte Graph-Visualisierung: Hybrid-Ansatz übertrifft Heuristiken

In einem neuen Beitrag auf arXiv wird ein innovativer Hybridansatz vorgestellt, der maschinelles Lernen mit klassischen Metaheuristiken kom…

arXiv – cs.LG 25.08.2025 05:00

Forschung

DHG-Bench: Das erste umfassende Benchmark für Deep Hypergraph Learning

In der Welt der Graphenforschung hat ein neues Werk die Messlatte höher gelegt: DHG-Bench, ein umfassendes Benchmarking-Tool für Deep Hyper…

arXiv – cs.LG 19.08.2025 05:00

Forschung

Forman‑Ricci‑Krümmung bekämpft Over‑Squashing in Graph Learning

Graph Neural Networks (GNNs) haben sich als äußerst leistungsfähig erwiesen, wenn es darum geht, aus relationalen Daten zu lernen. Sie nutz…

arXiv – cs.LG 18.08.2025 05:00

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Neues GNN-Modell GLaDiGAtor verbessert Vorhersage von Krankheits‑Gen‑Assoziationen

SymGraph: Symbolische Graph-Lernmethode übertrifft herkömmliche GNNs

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Neues Framework NSG-MoE trennt Knoten und optimiert multimodale Graphen

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PR-CapsNet: Adaptive Krümmungsrouting in Pseudo‑Riemannian Capsule‑Netzwerken

Neue Methode nutzt redundante Infos für robuste Graphrepräsentationen

ASGL: Adversarial Signed Graph Learning schützt Daten mit Differential Privacy

Neue Messgröße prüft Wahrhaftigkeit von Graph‑Embeddings im Zeitverlauf

Quanten-GNN optimiert D2D-Powersteuerung – weniger Parameter, mehr Parallelität

Neues Verfahren verbessert Clustering bei unvollständigen Mehransichtsdaten

Echoless-LP: Speicher- und Effizienzsteigerung bei heterogenen Graphen

AdaTrip: adaptives Graphenlernen verbessert Reservoireinlaufvorhersagen

FedIA: Neue Methode für domänenrobustes Federated Graph Learning

Strukturelles Graph-Lernen verbessert RTL-Qualitätsabschätzung

Latent Graph Learning verbessert generative Modelle neuronaler Signale

KI-gestützte Graph-Visualisierung: Hybrid-Ansatz übertrifft Heuristiken

DHG-Bench: Das erste umfassende Benchmark für Deep Hypergraph Learning

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