utworzone przez Redakcja | wrz 28, 2026
Naukowcy zastosowali grafową sieć neuronową SchNet do przewidywania topologii białek transbłonowych, wykorzystując embeddingi na poziomie wszystkich atomów. Model trenowany bez wstępnie wytrenowanych wag wykazał duży potencjał w zadaniach...
utworzone przez Redakcja | lip 28, 2026
Naukowcy opracowali Spectral Flow Certificates (SFC) – skalary obliczane z laplasjanu grafu, które pozwalają przewidzieć przed trenowaniem, czy sieć GNN będzie w stanie propagować informacje na długie dystanse w grafie.
utworzone przez Redakcja | lip 17, 2026
Naukowcy opracowali framework Context-Augmented Prompting, który łączy małe modele językowe z grafowymi sieciami neuronowymi (GNN) w celu poprawy przewidywania właściwości molekularnych. Podejście agentic tool use wzbogaca podpowiedzi o informacje topologiczne grafów,...
