Вы не можете выбрать более 25 тем
Темы должны начинаться с буквы или цифры, могут содержать дефисы(-) и должны содержать не более 35 символов.
Stanislaw Adaszewski
c210be41b3
|
4 лет назад | |
|---|---|---|
| docker | 4 лет назад | |
| docs | 4 лет назад | |
| experiments | 4 лет назад | |
| src | 4 лет назад | |
| tests | 4 лет назад | |
| .empty | 4 лет назад | |
| .gitignore | 4 лет назад | |
| README.md | 4 лет назад | |
| requirements.txt | 4 лет назад | |
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
- Zitnik, M., Agrawal, M., & Leskovec, J. (2018). Modeling polypharmacy side effects with graph convolutional networks Bioinformatics, 34(13), i457-i466.