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decagon-pytorch
geforkt von sadaszewski/decagon-pytorch
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77 Commits
1 Branch
866KB
Struktur: bd894a0257
Branches Tags
${ item.name }
Erstelle Branch ${ searchTerm }
von „bd894a0257“
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski bd894a0257 Move back to using single-level dictionary for Data.relation_types. vor 5 Jahren
docs Work on icosagon.trainprep. vor 5 Jahren
src Move back to using single-level dictionary for Data.relation_types. vor 5 Jahren
tests Move back to using single-level dictionary for Data.relation_types. vor 5 Jahren
.empty Initial commit. vor 5 Jahren
.gitignore Started implementing convolutions, with tests. vor 5 Jahren
README.md Update README.md vor 5 Jahren
requirements.txt Start icosagon. vor 5 Jahren

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.