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decagon-pytorch
원본 프로젝트 : sadaszewski/decagon-pytorch
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130 커밋
1 브렌치
866KB
트리: 77c52d8543
브랜치 태그
${ item.name }
${ searchTerm } 브랜치 생성
from '77c52d8543'
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski 77c52d8543 Add test_[dedicom,dist_mult,bilinear,inner_product]_decoder_parameter_count_01(). 4 년 전
docs Add icosagon-reltype-rules. 4 년 전
src Change test in test_unigram_03(). 4 년 전
tests Add test_[dedicom,dist_mult,bilinear,inner_product]_decoder_parameter_count_01(). 4 년 전
.empty Initial commit. 4 년 전
.gitignore Add icosagon classes diagram. 4 년 전
README.md Update README.md 4 년 전
requirements.txt Start icosagon. 4 년 전

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.