#gnn — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #gnn, aggregated by home.social.
-
Congratulations to Shubhr Singh, who just passed his #PhD on "Graph neural networks for audio analysis"! (at QMUL, London, co-supervised by me while I was there) https://shubhrsingh22.github.io/ #GNN
-
This is work that we presented at last year's #Cosyne workshop on #GNN s https://sites.google.com/bu.edu/gnnworkshop-cosyne2025/home. Better late than never. You can reproduce everything with the associated notebooks. I think it's a good start to learn how to use GNNs to infer something about NNs. https://arxiv.org/abs/2602.13325
-
ML против ядерных отходов. Как мы ускорили вычисление свойств карбидов технеция с помощью нейросетей
Привет Хабр! Меня зовут Радион Зарипов, я — аспирант программы «Науки о материалах» в Сколтехе и прохожу в настоящее время стажировку в Sber AI. Значительная часть работы, о которой пойдет речь, была выполнена мной во время летней практики в AIRI, в группе «Дизайн новых материалов», которая исследует возможности применения вычислительных подходов к прогнозированию новых материалов. Совместно с моими коллегами из Сколтеха, AIRI, Sber AI, РХТУ и ИФХЭ РАН мы недавно опубликовали статью в Acta Materialia , где построили подробную фазовую диаграмму карбида технеция. Это не было бы возможным без применения графовых нейронных сетей, которые заменяют существенную часть вычислений. Здесь мне хотелось бы подробнее рассказать, что именно мы делали и с какими сложностями столкнулись. Текст получился большим и подробным, но если вам интересно, как машинное обучение постепенно меняет материаловедение, эта статья для вас.
https://habr.com/ru/companies/airi/articles/994806/
#Ядерные_отходы #Карбиды_технеция #Фазовая_диаграмма #DFT #ML #GNN
-
Fitterkarma to launch new single ‘Aswang Sa Maynila’ on Valentine’s Day
-
Техпроцесс при участии генеративного искусственного интеллекта на примере создания уникальных Fashion-образов
Здравствуй Хабр! с Вами Андрей — Fashion Data Scientist бренда люксовой одежды Sovereign. Хочу поделиться техпроцессом создания образа (одежды) с помощью нейросетей. Генеративный ИИ для создания одежды — уже не что‑то новое. Midjourney и Stable Diffusion запросто генерируют тысячи стильных образов. Но мы говорим о люксовом сегменте (где мы не в праве использовать стандартные подходы). Большое количество мелочей, уникальные материалы и та самая «аура» недостижимости, которая пропадает в этих самых шаблонных тысячах стоковых образах. Нашей задачей была стало создание «системы», способную генерировать не просто «красивую одежду», а концептуальные эскизы уровня Haute Couture, сохраняя при этом узнаваемость ДНК бренда и техническую осуществимость. Pipeline создания одежды при помощи ИИ
https://habr.com/ru/articles/982294/
#stablediffusion #gnn #stylegan #fashionиндустрия #мода #pipeline #генерация_изображений #стартап #искусственный_интеллект #генеративный_ии
-
“#NeuralNetworks and the #Satisfiability Problem” is the 2019 Stanford PhD dissertation by Salsam. It describes NeuroSAT, a #GNN, that learns to solve propositional satisfiability #SAT, that simple, yet quintessentially NP-complete, problem.
Salsam is an active member of the #Lean theorem prover community, who had worked closely with de Moura.
https://stacks.stanford.edu/file/druid:jt562cf4590/dselsam_dissertation_final-augmented.pdf
-
2️⃣ | Germanische Neue Medizin: #Toleranz für eine tödliche Lehre?
Wer dachte, dass mit dem Tod Ryke Geerd Hamers auch die von ihm ersponnene Germanische Neue Medizin das Zeitliche gesegnet hat, liegt leider falsch. Ein Beitrag von Exakt beleuchtet, wie in einer sächsischen Stadt Weg für diese gefährliche #Schwurbelei geebnet werden sollte. Bernd hat sich das für euch angesehen:
https://skeptix.org/2025/06/10/germanische-neue-medizin-toleranz-fuer-eine-toedliche-lehre/
-
Data graphs, computation graphs, property and #knowledgegraphs, #graphdatabase, probabilistic graph models, #gnn, there is currently an explosion of terms involving "graphs". What are their relations if any?
The Open Risk Academy course "An overview of graph methods in #datascience " aims to put some order in the graph chaos by introducing and relating these concepts in a structured way, resulting in, you've guessed it, a "graph of graphs"!
-
Data graphs, computation graphs, property and #knowledgegraphs, #graphdatabase, probabilistic graph models, #gnn, there is currently an explosion of terms involving "graphs". What are their relations if any?
The Open Risk Academy course "An overview of graph methods in #datascience " aims to put some order in the graph chaos by introducing and relating these concepts in a structured way, resulting in, you've guessed it, a "graph of graphs"!
-
Data graphs, computation graphs, property and #knowledgegraphs, #graphdatabase, probabilistic graph models, #gnn, there is currently an explosion of terms involving "graphs". What are their relations if any?
The Open Risk Academy course "An overview of graph methods in #datascience " aims to put some order in the graph chaos by introducing and relating these concepts in a structured way, resulting in, you've guessed it, a "graph of graphs"!
-
Data graphs, computation graphs, property and #knowledgegraphs, #graphdatabase, probabilistic graph models, #gnn, there is currently an explosion of terms involving "graphs". What are their relations if any?
The Open Risk Academy course "An overview of graph methods in #datascience " aims to put some order in the graph chaos by introducing and relating these concepts in a structured way, resulting in, you've guessed it, a "graph of graphs"!
-
Data graphs, computation graphs, property and #knowledgegraphs, #graphdatabase, probabilistic graph models, #gnn, there is currently an explosion of terms involving "graphs". What are their relations if any?
The Open Risk Academy course "An overview of graph methods in #datascience " aims to put some order in the graph chaos by introducing and relating these concepts in a structured way, resulting in, you've guessed it, a "graph of graphs"!
-
I'm pleased to share this, a preprint of our first work on predicting electrical grids using graph neural networks: "Enhanced Load Forecasting with GAT-LSTM: Leveraging Grid and Temporal Features" led by Ugochukwu Orji https://arxiv.org/abs/2502.08376 #ai4good #forecasting #GNN #electricalgrid
-
I am struggling a bit to figure out what to make of the fact that today's "Good News in History" posting (https://www.goodnewsnetwork.org/events061221/) has a brief bio of #JaneFonda, because it's her birthday, and doesn't say anything about the political activism which has been prominent throughout her life. She is far better known for her anti-Vietnam-War activism than for starting a nonprofit for preventing teen pregnancy, and yet they choose to mention the latter and not the former. 🤔
#GNN #GoodNewsNetwork -
An introduction to graph neural networks, with a section on "where to find them", that does not mention at all neural circuits or connectomes. WTF.
-
Как мы в МТС создали библиотеку для работы с графовыми нейронными сетями
Привет, Хабр! Меня зовут Диана Павликова, я работаю ML-инженером. Часто к нам приходят задачи, когда нужно повысить качество работы модели там, где обычными способами это сделать уже не получается. Мы решили применить что-то новое, поэтому обратились к теории графов и написали CoolGraph — open source библиотеку для работы с графовыми нейронными сетями. В этой статье я расскажу, как мы пришли к идее ее создания, как графы помогают улучшить результат, какую архитектуру мы выбрали и для каких задач подойдет этот инструмент. Все подробности — под катом.
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/851076/
#coolgraph #gnn #графы #pytorch_geometric #NNConv #GraphConv
-
«А можно быстрее?»: практические советы по ускорению обучения нейросетей
Мы продолжаем изучать, как ускоряют обучение нейросетей. В прошлой статье мы погрузились в теоретические аспекты этой проблемы. Сегодня перейдем к практике. Мы разберем несколько интересных исследований, которые демонстрируют эффективность различных подходов к ускорению нейросетей на разнообразных задачах и датасетах. Затем обсудим практические рекомендации по выбору и комбинированию методов оптимизации и расскажем, какие инструменты лучше использовать для профилирования и мониторинга процесса обучения. В довершение рассмотрим полезные библиотеки для быстрой и эффективной разработки.
https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/846012/
#ускорить_обучение_нейросетей #tensorflow #pytorch #автогенчеллендж #машинное_обучение #ускорение_нейросетей #оптимизация_нейросетей #искусственный_интеллект #FastSample #gnn
-
If you are at #isbi2024, come and check our poster on #XAI for #EEG with #epilepsy 🧠🧠🧠
"EXPLAINABLE GRAPH NEURAL NETWORKS FOR EEG CLASSIFICATION AND SEIZUREDETECTION IN EPILEPTIC PATIENTS"
Open version of the paper: https://osf.io/preprints/osf/4n63g
#gnn #graph #neuralnetworks #AI -
Под капотом графовых сетей
Графовые сети - мощный инструмент анализа данных, базирующийся на взаимосвязях объектов в виде графа. В статье рассматриваются различные типы графовых сетей (включая графовые сверточные, рекуррентные и с механизмом внимания) и их применение для решения задач анализа данных. Этот обзор предоставляет всестороннее представление о ключевых аспектах графовых сетей в мире анализа данных. Клац-клац
-
Now published in IEEE Signal Processing Letters! "ATGNN: Audio Tagging Graph Neural Network" https://ieeexplore.ieee.org/document/10403650 #machinelistening #GNN #deeplearning
-
Preprint from us: "ATGNN: Audio Tagging Graph Neural Network" https://arxiv.org/abs/2311.01526 #machinelearning #deeplearning #machinelistening #GNN
-
Make ChatGPT more factual by equipping it with KG reasoning tools ⚒️
A*Net with integrated ChatGPT. A*Net is a scalable, inductive and interpretable path-based GNN on KGs. It is the first non-embedding method on the OGB leaderboard. via https://x.com/zhu_zhaocheng?s=21&t=UJWlFDfgtzVtyHAF4ynykQ
GitHub: https://github.com/DeepGraphLearning/AStarNet #knowledgegraphs #gnn #chatgpt #llm -
Our latest preprint out now ➡️ Omics network integration and GNNs for patient class prediction. Multi-Omic Graph Diagnosis (MOGDx) : A data integration tool to perform classification tasks for heterogeneous diseases - https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.09.23292410v1 #gnn #networks #dataintegration #omics
-
FASTRAIN-GNN: Fast and Accurate Self-Training for Graph Neural Networks
Amrit Nagarajan, Anand Raghunathan
-
