Relational Graph Convolutional Networks

CompGCN

AI GitHub リポジトリ

Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional NetworksのPyTorch実装です。知識グラフのリンク予測などのタスク向けに高度なグラフ表現学習を可能にし、柔軟な合成演算と様々なスコアリング関数との互換性を提供します。CompGCNは、Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional NetworksのPyTorch実装です。知識グラフのリンク予測などのタスク向けに高度なグラフ表現学習を可能にし、柔軟な合成演算と様々なスコアリング関数との互換性を提供します。

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。

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。

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。

SEAL リンク予測

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リンク予測問題を部分グラフ分類タスクに変換する新しいフレームワークです。h-ホップ包囲部分グラフとノード情報行列を抽出し、それらをグラフニューラルネットワークに入力します。SEALは、グラフ構造と潜在的/明示的なノード特徴の両方から同時に学習し、正確なリンク予測を行います。SEALは、リンク予測問題を部分グラフ分類タスクに変換する新しいフレームワークです。h-ホップ包囲部分グラフとノード情報行列を抽出し、それらをグラフニューラルネットワークに入力します。SEALは、グラフ構造と潜在的/明示的なノード特徴の両方から同時に学習し、正確なリンク予測を行います。

LightGCN

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推薦システム向けに設計されたシンプルなグラフ畳み込みネットワークです。協調フィルタリングにおける本質的な近傍集約コンポーネントに焦点を当て、インタラクションデータからユーザーとアイテムの表現を効率的かつ効果的に学習するアプローチを提供します。LightGCNは、推薦システム向けに設計されたシンプルなグラフ畳み込みネットワークです。協調フィルタリングにおける本質的な近傍集約コンポーネントに焦点を当て、インタラクションデータからユーザーとアイテムの表現を効率的かつ効果的に学習するアプローチを提供します。

Temporal Graph Networks

AI GitHub リポジトリ

動的グラフに対する深層学習のための汎用的かつ効率的なフレームワークを提供します。このPythonベースのライブラリは、新しいメモリモジュールとグラフベースの演算子を利用して、進化するグラフ構造における計算効率と予測精度で既存の手法を上回ります。Temporal Graph Networks (TGNs) は、動的グラフに対する深層学習のための汎用的かつ効率的なフレームワークを提供します。このPythonベースのライブラリは、新しいメモリモジュールとグラフベースの演算子を利用して、進化するグラフ構造における計算効率と予測精度で既存の手法を上回ります。

DeepGCNs

AI GitHub リポジトリ

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。