Graph Attention Networksはどれほど注意深いか？

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。

Graph Attention Networks

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グラフ構造化データ向けに設計された新しいニューラルネットワークアーキテクチャです。マスクされた自己注意機構レイヤーを活用し、従来のグラフ畳み込み手法の限界に対処することで、ソーシャルネットワークや分子データのような不規則な空間構造に対して原理的な操作を可能にします。Graph Attention Networks (GATs) は、グラフ構造化データ向けに設計された新しいニューラルネットワークアーキテクチャです。マスクされた自己注意機構レイヤーを活用し、従来のグラフ畳み込み手法の限界に対処することで、ソーシャルネットワークや分子データのような不規則な空間構造に対して原理的な操作を可能にします。

DeepGCNs

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このGitHubリポジトリは、DeepGCNs、DeeperGCN、GNN1000のPyTorch実装を提供します。残差接続や拡張畳み込みなどのCNNの概念を適応させることで、非常に深いグラフ畳み込みネットワークのトレーニングを可能にし、グラフニューラルネットワークの研究を促進します。

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。

Relational Graph Convolutional Networks

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このプロジェクトは、Relational Graph Convolutional Networks（R-GCN）の Keras ベースの実装を提供します。有向リレーショナルグラフ上での半教師ありノード分類向けに設計されています。論文「Modeling Relational Data with Graph Convolutional…

Simplifying Graph Convolutional Networks

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このリポジトリは、論文「Simplifying Graph Convolutional Networks」の公式実装を提供します。非線形性を取り除き、重み行列を一つにまとめることで、合理化された Graph Convolutional Network（GCN）モデルを実現。線形モデルでありながら、学習時間を大幅に短縮しつつ、競争力のある性能を達成します。

PPNP & APPNP モデル

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このGitHubリポジトリは、"Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank"論文で紹介されたPPNPおよびAPPNPモデルのTensorFlowおよびPyTorch実装を提供します。結果の再現コードや、グラフベースの機械学習プロジェクトへの簡単な統合例が含ま…

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。