Graph Neural Network Library for PyTorch. Contribute to pyg-team/pytorch_geometric development by creating an account on GitHub.
machine-learningdeep-learningchemistrygeometrybiologytorchpytorchdrug-discoverydrugsmilespharmageometric-deep-learninggraph-neural-networkdrug-interactionpolypharmacysmiles-stringsdeep-chemistrydrug-pairtorchdrug UpdatedSep 11, 2023 Python Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer ...
FedGraphNN: A Federated Learning System and Benchmark for Graph Neural Networksarxiv.org/abs/2104.07145 代码地址: FedGraphNN: A Federated Learning Benchmark System for Graph Neural Networksgithub.com/FedML-AI/FedGraphNN 分支领域: Machine Learning (cs.LG); Artificial Intelligence (cs.AI);...
1、pytorch中 Variable、Parameter、Tensor之间的使用差异 参考博客:[1]Pytorch 中的 Tensor , Variable和Parameter区别与联系 (1)Tensor pytorch中的Tensor类似于numpy中的array,而不直接用array的原因,是因为Tensor能够更方便地在GPU上进行运算。pytorch为Tensor设计了许多方便的操作,同时Tensor也可以轻松地和numpy数组进...
项目描述:PyG 是一个用于在 PyTorch 中创建和训练图神经网络的强大而灵活的框架。它简化了图数据的处理,并提供了各种 GNN 模型的构建块,助力研究人员和开发者在图结构数据上进行创新。NebulaGraph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库,能够承载包含数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集,并且提供毫秒级...
a computational RBP binding site prediction framework based on graph convolutional neural networks (GCNs). In contrast to current CNN methods, GraphProt2 offers native support for the encoding of base pair information as well as variable length input, providing increased flexibility and the prediction...
项目地址:https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification 该项目主要收集的论文领域如下所示: 1. Factorization 2. Spectral and Statistical Fingerprints 3. Graph Neural Network 4. Graph Kernels 因式分解法 Learning Graph Representation via Frequent Subgraphs (SDM 2018) ...
主流机器学习的讨论更多的是在可应用性(例如使用ResNet进行迁移学习来分类图像,或者在文本中使用BERT预测),还有对开发者的易用性上(例如 TensorFlow, PyTorch, FastAI)。这并不是简单而通用的技术,即便如此也没有任何流行的ML库支持图数据。 同样的,像 Neo4j 这样的图数据库自己也没有支持在数据上运行ML的方法。
E. Fast graph representation learning with PyTorch Geometric. In Proc. ICLR 2019 Workshop on Representation Learning on Graphs and Manifolds (ICLR, 2019); https://arxiv.org/abs/1903.02428 Download references Acknowledgements This work was supported by the National Natural Science Foundation of China...
项目描述:PyG 是一个用于在 PyTorch 中创建和训练图神经网络的强大而灵活的框架。它简化了图数据的处理,并提供了各种 GNN 模型的构建块,助力研究人员和开发者在图结构数据上进行创新。NebulaGraph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库,能够承载包含数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集,并且提供毫秒级...