DeepGCNs

GCNII

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このリポジトリは、「Simple and Deep Graph Convolutional Networks」（GCNII）モデルのPyTorch実装を提供します。ベンチマークグラフデータセットでの半教師あり学習および全教師あり学習の結果を再現するためのコードと、PyTorch Geometricの参照実装が含まれています。

Principal Neighbourhood Aggregation

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このリポジトリは、グラフニューラルネットワーク（GNN）のためのPrincipal Neighbourhood Aggregation（PNA）の実装を提供します。PyTorch、DGL、PyTorch Geometricフレームワークをサポートし、マルチタスクおよび実世界のベンチマーク用のスクリプト、柔軟なGNNフレームワーク、比較モデルを提供します。

GraphSAINT

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大規模グラフ上でディープグラフニューラルネットワーク（GNN）をトレーニングするための柔軟なフレームワークです。グラフサンプリングを用いた革新的なミニバッチトレーニング手法を導入し、従来のレイヤーサンプリング技術と比較して精度、効率、スケーラビリティを向上させています。複数のGNNアーキテクチャとサンプラーをサポートします。GraphSAINTは、大規模グラフ上でディープグラフニューラルネットワーク（GNN）をトレーニングするための柔軟なフレームワークです。グラフサンプリングを用いた革新的なミニバッチトレーニング手法を導入し、従来のレイヤーサンプリング技術と比較して精度、効率、スケーラビリティを向上させています。複数のGNNアーキテクチャとサンプラーをサポートします。

グラフ畳み込みネットワーク（GCN）は、グラフ構造のデータを処理するために設計されたニューラルネットワークの一種です。畳み込みニューラルネットワークをグラフ構造データに一般化し、半教師あり学習やグラフ埋め込みにおける強力な応用を可能にします。このモデルは、複雑なネットワークデータの分析に新しいアプローチを提供します。

Graph Attention Networksはどれほど注意深いか？

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このリポジトリは、ICLR'2022で発表された研究論文「How Attentive are Graph Attention Networks?」の公式コード実装を提供します。PyTorch Geometric、DGL、TensorFlow GNNを含む複数のフレームワークで、GATv2の再現可能な実験とコードを提供します。

Keras

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人間のために設計されたオープンソースの深層学習ライブラリです。神経ネットワークの構築プロセスを簡素化し、開発者がGitHubでその開発に貢献できるようにします。Kerasは、人間のために設計されたオープンソースの深層学習ライブラリです。神経ネットワークの構築プロセスを簡素化し、開発者がGitHubでその開発に貢献できるようにします。

DGCNN

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Dynamic Graph CNNを実装した点群学習用AIモデルです。分類やセグメンテーションなどの3D点群データ処理タスクで最先端の性能を達成しています。PyTorch実装が利用可能で、実世界のシナリオにも応用されています。DGCNNは、Dynamic Graph CNNを実装した点群学習用AIモデルです。分類やセグメンテーションなどの3D点群データ処理タスクで最先端の性能を達成しています。PyTorch実装が利用可能で、実世界のシナリオにも応用されています。

Vision GNN (ViG)

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Huawei Noah's Ark Lab によって開発された Vision Graph Neural Networks の PyTorch 実装です。ViG および Pyramid ViG アーキテクチャの両方について、事前学習済みモデルとトレーニングスクリプトを含み、画像処理タスク向けの効率的な AI…Vision GNN (ViG) は、Huawei Noah's Ark Lab によって開発された Vision Graph Neural Networks の PyTorch 実装です。ViG および Pyramid ViG アーキテクチャの両方について、事前学習済みモデルとトレーニングスクリプトを含み、画像処理タスク向けの効率的な AI…