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Graph Neural Networks (GNN)

Google publie TensorFlow GNN 1.0 : une avancée majeure dans l’apprentissage sur les graphes

Google Research a annoncé mardi dernier TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN), une bibliothèque testée en production permettant de construire et entraîner des réseaux de neurones de graphes (GNN) à grande échelle. Les graphes sont omniprésents dans de nombreux domaines, de la biologie à la...

GNOME : DeepMind ouvre une nouvelle ère dans la recherche sur les matériaux cristallins grâce au deep learning

La synthèse des cristaux joue un rôle fondamental dans divers domaines, de l’électronique à la photonique, en passant par la catalyse et la médecine, constituant ainsi la base des technologies modernes. Une percée majeure dans ce domaine a été partagée par Google DeepMind d...

Graphcore intègre Pytorch Geometric à sa pile logicielle

Au cours de l’année écoulée, Graphcore a démontré les excellentes performances des IUP pour exécuter des réseaux de neurones graphiques (GNN) tandis que PyTorch Geometric (PyG) s’imposait comme référence sur la construction de ces réseaux… Les deux acteurs de l’IA se ...

Accélération et mise à l’échelle de réseaux de graphes temporels

Dans de nombreux cas, lorsqu’il est question de systèmes complexes d’entités interagissant les unes avec les autres, les données sont structurées sous forme de graphe. Au cours des dernières années, l’application de méthodes d’apprentissage automatique à de telles données est dev...

Comment Google Maps parvient à être aussi précis pour prédire l’heure d’arrivée de ses usagers ?

Google Maps, le service de cartographie en ligne de la firme de Mountain View, propose une fonctionnalité permettant d’en savoir plus sur l’ETA : l’estimation de l’heure d’arrivée à un endroit prédéfini par l’utilisateur. La précision de cette ...