What Drives GNN Performance in Tissue Dynamics? Insights from Vertex-Model Simulations
यह अध्ययन T1 संक्रमणों से गुजरने वाले 1,615 सिम्युलेटेड ऊतक ग्राफों पर पांच ग्राफ न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को बेंचमार्क करता है, जो यह प्रकट करता है कि प्रोवेबली पावरफुल ग्राफ नेटवर्क (PPGN) एक हाइब्रिड प्रेडिक्शन रणनीति का उपयोग करके न्यूनतम डेटा के साथ उच्च सटीकता प्राप्त करता है और ऊतक विकार को मॉडल विश्वसनीयता को प्रभावित करने वाले एक प्रमुख कारक के रूप में रेखांकित करता है।