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decagon-pytorch
geforkt von sadaszewski/decagon-pytorch
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95 Commits
1 Branch
866KB
Struktur: fe6c6598f8
Branches Tags
${ item.name }
Erstelle Branch ${ searchTerm }
von „fe6c6598f8“
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski fe6c6598f8 Add module nesting tests. vor 4 Jahren
docs Add icosagon-reltype-rules. vor 4 Jahren
src Remove node_type_row/node_type_column as redundant in add_relation_type(). vor 4 Jahren
tests Add module nesting tests. vor 4 Jahren
.empty Initial commit. vor 4 Jahren
.gitignore Add icosagon classes diagram. vor 4 Jahren
README.md Update README.md vor 4 Jahren
requirements.txt Start icosagon. vor 4 Jahren

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.