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Ergebnisse für “Graph-Lernen”

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

<p>Neues Framework CaMol verbessert Molekülvorhersagen bei wenigen Daten</p> <p>Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich des Graph-Lernens präsentiert CaMol, ein innovatives System zur Vorhersage von Molekülmerkmalen, das besonders in Szenarien mit sehr wenigen gelabelten Daten glänzt. Die Autoren betonen, dass die Vorhersage von chemischen Eigenschaften – ein zentrales Element in der Wirkstoffentwicklung und der Proteinstrukturvorhersage – bislang stark von der Verfügbarkeit umfangreicher Datensätze abh

arXiv – cs.LG 19.01.2026 05:00

ML-Modell kombiniert klassische PCM-Methoden mit Graph-Lernen

Ein neues Machine‑Learning‑Modell für die Vervollständigung von spärlichen Paarvergleichsmatrizen (PCMs) wurde auf arXiv veröffentlicht. Da…

arXiv – cs.LG 09.01.2026 05:00

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