Graph Neural Networks For Biological Knowledge Discovery - CIRAD - Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2024

Graph Neural Networks For Biological Knowledge Discovery

Antoine Toffano
Jérôme Azé

Résumé

Introduction:
Biological data is both abundant and heterogeneous. Consequently, it benefits from non-Euclidean structures like graphs for representation. This study examines how Graph Neural Networks (GNNs) perform in biological knowledge discovery compared to traditional geometric models.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04631478 , version 1 (02-07-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04631478 , version 1

Citer

Antoine Toffano, Jérôme Azé, Pierre Larmande. Graph Neural Networks For Biological Knowledge Discovery. JOBIM 2024 - 24es Journées Ouvertes en Biologie, Informatique et Mathématiques, Jun 2024, Toulouse, France. . ⟨hal-04631478⟩
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