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
форкнуто от sadaszewski/decagon-pytorch
1
0
Форкнуть 0
Код Задачи 0 Pull Request'ы 0 Релизы 0 Вики Активность
Вы не можете выбрать более 25 тем Темы должны начинаться с буквы или цифры, могут содержать дефисы(-) и должны содержать не более 35 символов.
179 коммитов
1 ветка
866KB
Дерево: 8edf8ce4f9
Ветки Теги
${ item.name }
Создать ветку ${ searchTerm }
из '8edf8ce4f9'
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski 8edf8ce4f9 Add test_fast_model_01(). 4 лет назад
docker Start working on experiments/decagon_run. 4 лет назад
docs Update matrix-multiply. 4 лет назад
experiments Add Citing note. 4 лет назад
src Add test_fast_model_01(). 4 лет назад
tests Add test_fast_model_01(). 4 лет назад
.empty Initial commit. 4 лет назад
.gitignore Add test_timing_05(). 4 лет назад
README.md Add Citing note. 4 лет назад
requirements.txt Start icosagon. 4 лет назад

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.