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sadaszewski1
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decagon-pytorch
forkeado de sadaszewski/decagon-pytorch
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Fork 0
Código Incidencias 0 Pull Requests 0 Lanzamientos 0 Wiki Actividad
No puede seleccionar más de 25 temas Los temas deben comenzar con una letra o número, pueden incluir guiones ('-') y pueden tener hasta 35 caracteres de largo.
149 Commits
1 Rama
866KB
Árbol: 82c0b5d586
Ramas Etiquetas
${ item.name }
Crear rama ${ searchTerm }
desde '82c0b5d586'
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski 82c0b5d586 Update .gitignore hace 4 años
docker Start working on experiments/decagon_run. hace 4 años
docs Add icosagon-reltype-rules. hace 4 años
experiments/decagon_run Shuffle. hace 4 años
src Add some debug output for profiling, the bottleneck is in DecodeLayer but also comes generally from computing always all nodes. hace 4 años
tests Add some debug output for profiling, the bottleneck is in DecodeLayer but also comes generally from computing always all nodes. hace 4 años
.empty Initial commit. hace 4 años
.gitignore Update .gitignore hace 4 años
README.md Update README.md hace 4 años
requirements.txt Start icosagon. 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.