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Stanislaw Adaszewski
e74eb25a31
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| docker | 4 년 전 | |
| docs | 4 년 전 | |
| experiments | 4 년 전 | |
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| tests | 4 년 전 | |
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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.