IF YOU WOULD LIKE TO GET AN ACCOUNT, please write an email to s dot adaszewski at gmail dot com. User accounts are meant only to report issues and/or generate pull requests. This is a purpose-specific Git hosting for ADARED projects. Thank you for your understanding!
sadaszewski1
/
decagon-pytorch
atdalīts no sadaszewski/decagon-pytorch
1
0
Atdalīts 0
Kods Problēmas 0 Izmaiņu pieprasījumi 0 Laidieni 0 Vikivietne Aktivitāte
Nevar pievienot vairāk kā 25 tēmas Tēmai ir jāsākas ar burtu vai ciparu, tā var saturēt domu zīmes ('-') un var būt līdz 35 simboliem gara.
232 Revīzijas
1 Atzars
866KB
Atzars: master
Atzari Tagi
${ item.name }
Izveidot atzaru ${ searchTerm }
no 'master'
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski 5cf1e3d1b5 torch_stablesort CUDA version works and is fast. pirms 5 mēnešiem
docker Start working on experiments/decagon_run. pirms 7 mēnešiem
docs Add Batcher. pirms 6 mēnešiem
experiments Add first triacontagon experiment. pirms 6 mēnešiem
src torch_stablesort CUDA version works and is fast. pirms 5 mēnešiem
tests Mini fix. pirms 6 mēnešiem
.empty Initial commit. pirms 9 mēnešiem
.gitignore torch_stablesort_cpp seems to work. pirms 6 mēnešiem
README.md Add Citing note. pirms 7 mēnešiem
requirements.txt Start icosagon. pirms 8 mēnešiem

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.

Citing

If you use this code in your research please cite this repository as:

Adaszewski S. (2020) https://code.adared.ch/sadaszewski/decagon-pytorch

References

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