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.
230 İşlemeler
1 Dal
866KB
Ağaç: c1353168f3
Dallar Biçim İmleri
${ item.name }
Branş ${ searchTerm } oluştur
'c1353168f3'den
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski c1353168f3 CUDA performance needs improvement. 4 yıl önce
docker Start working on experiments/decagon_run. 4 yıl önce
docs Add Batcher. 4 yıl önce
experiments Add first triacontagon experiment. 4 yıl önce
src CUDA performance needs improvement. 4 yıl önce
tests Mini fix. 4 yıl önce
.empty Initial commit. 4 yıl önce
.gitignore torch_stablesort_cpp seems to work. 4 yıl önce
README.md Add Citing note. 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.

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.