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sadaszewski1
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decagon-pytorch
geforkt von sadaszewski/decagon-pytorch
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158 Commits
1 Branch
866KB
Struktur: fc8f9726af
Branches Tags
${ item.name }
Erstelle Branch ${ searchTerm }
von „fc8f9726af“
${ noResults }
Stanislaw Adaszewski fc8f9726af Remove unnecessary .detach() call in dropout_dense(). vor 4 Jahren
docker Start working on experiments/decagon_run. vor 4 Jahren
docs Performance tests. vor 4 Jahren
experiments Add Citing note. vor 4 Jahren
src Remove unnecessary .detach() call in dropout_dense(). vor 4 Jahren
tests Remove unnecessary .detach() call in dropout_dense(). vor 4 Jahren
.empty Initial commit. vor 4 Jahren
.gitignore Add test_timing_05(). vor 4 Jahren
README.md Add Citing note. vor 4 Jahren
requirements.txt Start icosagon. vor 4 Jahren

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.