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Stanislaw Adaszewski a74884dadd Add train_val_test_split_adj_mat(). hace 4 años
docs Better way to compute DecagonLayer. hace 4 años
src/decagon_pytorch Add train_val_test_split_adj_mat(). hace 4 años
tests/decagon_pytorch Add train_val_test_split_adj_mat(). hace 4 años
.empty Initial commit. hace 4 años
.gitignore Started implementing convolutions, with tests. hace 4 años
README.md Update README.md hace 4 años

README.md

decagon-pytorch

Introduction

Decagon is a method for learning node embeddings in multimodal graphs, and is especially useful for link prediction in highly multi-relational settings.

Decagon-PyTorch is a PyTorch reimplementation of the algorithm.

References

  1. Zitnik, M., Agrawal, M., & Leskovec, J. (2018). Modeling polypharmacy side effects with graph convolutional networks Bioinformatics, 34(13), i457-i466.