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sadaszewski1
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decagon-pytorch
フォーク元 sadaszewski/decagon-pytorch
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ツリー: b08ae2e160
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${ item.name }
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'b08ae2e160' から
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski b08ae2e160 Test for an approach to pairwise (rather than cartesian product) link predition. 4年前
docs Better way to compute DecagonLayer. 4年前
src/decagon_pytorch Test for an approach to pairwise (rather than cartesian product) link predition. 4年前
tests/decagon_pytorch Test for an approach to pairwise (rather than cartesian product) link predition. 4年前
.empty Initial commit. 4年前
.gitignore Started implementing convolutions, with tests. 4年前
README.md Update README.md 4年前

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.