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GST fusionne propagation locale et contextualisation inter-graphes à chaque couche, surpassant DeepSets et SetTransformer sur plusieurs benchmarks.
Un réseau de neurones équivariant prédit les structures magnétiques complexes avec une précision quasi expérimentale, sans hypothèses de symétrie.
Une méthode basée sur des graphes mécanistiques 3D surpasse les modèles de langage protéique pour prédire le rendement quantique des protéines fluorescentes.