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Graph Neural Networks (GNNs) sind heute das Standardwerkzeug für die Repräsentation von Graphen, doch ihre Anfälligkeit gegenüber strukture…

Traditionelle Feature‑Engineering‑Methoden für die Klassifikation molekularer Sequenzen leiden häufig unter Sparsity‑Problemen und hoher Re…

Deep‑Learning‑Modelle haben in den letzten Jahren in vielen Bereichen beeindruckende Erfolge erzielt, doch ihre internen Repräsentationen u…

GraphTCL, ein neues Dual-View-Contrastive-Learning-Framework, kombiniert die Stärken von Graph Neural Networks (GNNs) mit topologischen Ein…

Wissenschaftler haben die neu eingeführte Persistent Reachability Homology (PRH) für gerichtete Graphen untersucht und ihre Wirksamkeit in…