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
şundan çatallanmış sadaszewski/decagon-pytorch
1
0
Çatalla 0
Kod Konular 0 Değişiklik İstekleri 0 Sürümler 0 Wiki Aktivite
25'ten fazla konu seçemezsiniz Konular bir harf veya rakamla başlamalı, kısa çizgiler ('-') içerebilir ve en fazla 35 karakter uzunluğunda olabilir.
123 İşlemeler
1 Dal
866KB
Ağaç: c023d35c46
Dallar Biçim İmleri
${ item.name }
Branş ${ searchTerm } oluştur
'c023d35c46'den
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski c023d35c46 Introduce FlatPredictions, flatten_predictions(), BatchIndices, gather_batch_indices(). 4 yıl önce
docs Add icosagon-reltype-rules. 4 yıl önce
src Introduce FlatPredictions, flatten_predictions(), BatchIndices, gather_batch_indices(). 4 yıl önce
tests Introduce FlatPredictions, flatten_predictions(), BatchIndices, gather_batch_indices(). 4 yıl önce
.empty Initial commit. 4 yıl önce
.gitignore Add icosagon classes diagram. 4 yıl önce
README.md Update README.md 4 yıl önce
requirements.txt Start icosagon. 4 yıl önce

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.