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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: c023d35c46
ブランチ タグ
${ item.name }
ブランチ ${ searchTerm } を作成
'c023d35c46' から
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski c023d35c46 Introduce FlatPredictions, flatten_predictions(), BatchIndices, gather_batch_indices(). 4年前
docs Add icosagon-reltype-rules. 4年前
src Introduce FlatPredictions, flatten_predictions(), BatchIndices, gather_batch_indices(). 4年前
tests Introduce FlatPredictions, flatten_predictions(), BatchIndices, gather_batch_indices(). 4年前
.empty Initial commit. 4年前
.gitignore Add icosagon classes diagram. 4年前
README.md Update README.md 4年前
requirements.txt Start icosagon. 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.