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Ergebnisse für “Graph-Embedding”
Forschung

<h1>Neues, optimierungsfreies Graph-Embedding verbessert Community-Erkennung</h1> <p>In der Welt der Graph-Embeddings, die sowohl Graph Neural Networks als auch Weisfeiler‑Lehman‑Methoden antreiben, ist das Phänomen des Over‑Smoothing – also die allmähliche Verschmelzung von Knotendistinktionen – seit langem ein Problem. Forscher haben nun gezeigt, dass zwei oft vernachlässigte Eigenschaften eines Netzwerks – die Verteilung der Knoten selbst und die Verteilung ihrer Gradzahlen – entscheidend für eine ausdru

arXiv – cs.LG