Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Campos, Juan S."'
Since graph neural networks (GNNs) are often vulnerable to attack, we need to know when we can trust them. We develop a computationally effective approach towards providing robust certificates for message-passing neural networks (MPNNs) using a Recti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.13937
Autor:
Zhang, Shiqiang, Campos, Juan S., Feldmann, Christian, Sandfort, Frederik, Mathea, Miriam, Misener, Ruth
Computer-aided molecular design (CAMD) studies quantitative structure-property relationships and discovers desired molecules using optimization algorithms. With the emergence of machine learning models, CAMD score functions may be replaced by various
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.03613
Autor:
Zhang, Shiqiang, Campos, Juan S., Feldmann, Christian, Walz, David, Sandfort, Frederik, Mathea, Miriam, Tsay, Calvin, Misener, Ruth
Optimization over trained machine learning models has applications including: verification, minimizing neural acquisition functions, and integrating a trained surrogate into a larger decision-making problem. This paper formulates and solves optimizat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.09420
Autor:
Zhang, Shiqiang, Campos, Juan S., Feldmann, Christian, Sandfort, Frederik, Mathea, Miriam, Misener, Ruth
Publikováno v:
In Computers and Chemical Engineering July 2024 186
Publikováno v:
In European Journal of Operational Research 16 August 2019 277(1):32-41
Publikováno v:
Optimization & Engineering; Sep2023, Vol. 24 Issue 3, p1983-2004, 22p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.