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全班人把自己收拾的70多篇图网络论文+代码完毕
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2019-07-26
  

  自从科学家开采,图神经搜集 (GNN) 能科罚不法令数据、侵占畴前难解的标题,后不时形成图搜集的资源,便广受人类的爱好。

  有个叫本尼迪克 (Benedek Rozemberczki) 的少年,在爱丁堡大学读博,全班人把自己收拾的70多篇图网络论文+代码完毕大列外,放上了GitHub。

  本尼迪克说,博狗网址列内外的模子分门别类:有图解体、有图核、有深度汇集……且还会连接创新。

  比起不久前红遍大江南北的PyTorch Geometric图汇集库,少年谈所有人的列表更总共。

  比如,2017年出世的graph2vec,把总计图编码进向量空间,便属于这一类。

  好比,当选KDD 2018的NetLSD,不受陈列格局的劝化、尺寸大小的熏陶,能正在大图和大图之间做直接比拟。

全班人把自己收拾的70多篇图网络论文+代码完毕大列外

  第三类是深度练习 (Deep Learning) ,也是内容最充溢的章节,有37篇论文的代码。

  第四类是图核 (Graph Kernels) ,权衡两图相似度的一种有用设施。

  这个类别有21项查办的代码,只是这里的论文并不限于比年,跨度从2003年直到2018年。

  回思上半年,众特蒙德财产大学的两位少年,宣告了PyTorch Geometric (简称PyG) 图搜集库,瞬时红火起来,眼前已有4400多星。

  PyG在四个数据集上,运行GCN和GAT模型的速率,都超越了畴前的DGL图收集库,最高抵达15倍快。

  但从掩盖度上看,PyG有大意30个模子的代码实现,而本尼迪克的新列外席卷了越过70篇论文的完毕。

  社区开采 (Community Detection) 、分类/回归树,以及梯度加强,都有论文代码落成列表。


    关键词:科技论文

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