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Usando um outro modelo como assessor para gerar um score de memorabilidade, uma rede adversarial generativa foi capaz de alterar imagens segundo uma escala do quanto elas eram memoráveis, permitindo reconhecer as características que fazem com que as pessoas se lembrem delas com maior frequência.

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Os pesquisadores representaram as moléculas odorantes com grafos, onde cada vértice era um átomo, por sua vez representado por um vetor contendo suas características químicas. Após algumas iterações onde os vértices trocam informações com seus vizinhos, a molécula pode ser sumarizada pela soma ou média dos vetores individuais, o qual então pode ser usado como entrada em uma rede neural convencional a ser treinada para classificar odores.

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