Получение качественной информации о данных с помощью машинного обучения В этой статье мы представляем результаты оценки новой модели машинного обучения для качественной обработки данных, подчеркивая ее важность для повышения качества количественных данных. Подход ориентирован на сбор информации из топологических структур данных. Топологию можно рассматривать как своего рода «качественную геометрию», которая помогает избежать таких проблем, как строгая длина или углы. Топология..

В новом документе мультиинституциональной исследовательской группы предлагается CW Networks, метод передачи сообщений, который обеспечивает лучшую выразительность, чем обычно используемые графовые нейронные сети (GNN), и позволяет получать самые современные результаты в различных наборах молекулярных данных. Выразительная сила GNN в основном отражает их способность различать, являются ли два заданных графа изоморфными или нет. Однако недавние исследования показали, что GNN борются с..