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sadaszewski1
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decagon-pytorch
원본 프로젝트 : sadaszewski/decagon-pytorch
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179 커밋
1 브렌치
866KB
트리: 8edf8ce4f9
브랜치 태그
${ item.name }
${ searchTerm } 브랜치 생성
from '8edf8ce4f9'
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski 8edf8ce4f9 Add test_fast_model_01(). 4 년 전
docker Start working on experiments/decagon_run. 4 년 전
docs Update matrix-multiply. 4 년 전
experiments Add Citing note. 4 년 전
src Add test_fast_model_01(). 4 년 전
tests Add test_fast_model_01(). 4 년 전
.empty Initial commit. 4 년 전
.gitignore Add test_timing_05(). 4 년 전
README.md Add Citing note. 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.

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.