Graph Neural PDEs

Temporal Graph Networks

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동적 그래프에 대한 딥러닝을 위한 일반적이고 효율적인 프레임워크를 제공합니다. 이 Python 기반 라이브러리는 새로운 메모리 모듈과 그래프 기반 연산자를 활용하여 진화하는 그래프 구조에 대한 계산 효율성과 예측 정확도에서 기존 방법을 능가합니다.Temporal Graph Networks (TGNs)는 동적 그래프에 대한 딥러닝을 위한 일반적이고 효율적인 프레임워크를 제공합니다. 이 Python 기반 라이브러리는 새로운 메모리 모듈과 그래프 기반 연산자를 활용하여 진화하는 그래프 구조에 대한 계산 효율성과 예측 정확도에서 기존 방법을 능가합니다.

그래프 컨볼루션 네트워크의 단순화

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이 저장소는 "그래프 컨볼루션 네트워크의 단순화" 논문의 공식 구현을 제공합니다. 비선형성을 제거하고 가중치 행렬을 축소하여 훈련 시간을 크게 줄이면서도 경쟁력 있는 성능을 달성하는 선형 모델을 제공하는 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN) 모델을 제공합니다.

그래프로 구조화된 데이터를 처리하도록 설계된 신경망의 한 유형입니다. 이는 컨볼루션 신경망을 그래프 구조 데이터로 일반화하여 준지도 학습 및 그래프 임베딩에서 강력한 응용을 가능하게 합니다. 이 모델은 복잡한 네트워크 데이터를 분석하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.그래프 컨볼루션 네트워크(GCN)는 그래프로 구조화된 데이터를 처리하도록 설계된 신경망의 한 유형입니다. 이는 컨볼루션 신경망을 그래프 구조 데이터로 일반화하여 준지도 학습 및 그래프 임베딩에서 강력한 응용을 가능하게 합니다. 이 모델은 복잡한 네트워크 데이터를 분석하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.

Principal Neighbourhood Aggregation

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이 리포지토리는 그래프 신경망(GNN)을 위한 Principal Neighbourhood Aggregation(PNA)의 구현을 제공합니다. PyTorch, DGL 및 PyTorch Geometric 프레임워크를 지원하며, 멀티태스크 및 실제 벤치마크를 위한 스크립트와 유연한 GNN 프레임워크 및 비교 모델을 제공합니다.

LightGCN

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추천 시스템을 위해 설계된 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크입니다. 협업 필터링을 위한 필수적인 이웃 집계 구성 요소에 중점을 두어, 상호작용 데이터로부터 사용자 및 항목 표현을 학습하는 효율적이고 효과적인 접근 방식을 제공합니다.LightGCN은 추천 시스템을 위해 설계된 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크입니다. 협업 필터링을 위한 필수적인 이웃 집계 구성 요소에 중점을 두어, 상호작용 데이터로부터 사용자 및 항목 표현을 학습하는 효율적이고 효과적인 접근 방식을 제공합니다.

CompGCN

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Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional Networks의 PyTorch 구현체입니다. 지식 그래프 링크 예측과 같은 작업에 대한 고급 그래프 표현 학습을 가능하게 하며, 유연한 구성 연산과 다양한 점수 함수와의 호환성을 제공합니다.CompGCN은 Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional Networks의 PyTorch 구현체입니다. 지식 그래프 링크 예측과 같은 작업에 대한 고급 그래프 표현 학습을 가능하게 하며, 유연한 구성 연산과 다양한 점수 함수와의 호환성을 제공합니다.

PPNP & APPNP 모델

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이 GitHub 리포지토리는 "Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank" 논문에서 소개된 PPNP 및 APPNP 모델에 대한 TensorFlow 및 PyTorch 구현을 제공합니다. 결과 재현을 위한 코드와 그래프 기반 머신러닝…

DGCNN

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동적 그래프 CNN을 구현한 포인트 클라우드 학습용 AI 모델입니다. 3D 포인트 클라우드 데이터의 분류 및 분할과 같은 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다. 이 모델은 PyTorch 구현으로 제공되며 실제 시나리오에 적용되었습니다.DGCNN은 동적 그래프 CNN을 구현한 포인트 클라우드 학습용 AI 모델입니다. 3D 포인트 클라우드 데이터의 분류 및 분할과 같은 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다. 이 모델은 PyTorch 구현으로 제공되며 실제 시나리오에 적용되었습니다.