LightGCN

Neural Graph Collaborative Filtering

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그래프 신경망을 활용하는 추천 프레임워크입니다. 사용자-아이템 이분 그래프에서 고차 연결성을 통해 협업 신호를 명시적으로 인코딩하여 임베딩 전파를 수행합니다. 이 구현은 SIGIR 2019 논문을 기반으로 합니다.Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF)는 그래프 신경망을 활용하는 추천 프레임워크입니다. 사용자-아이템 이분 그래프에서 고차 연결성을 통해 협업 신호를 명시적으로 인코딩하여 임베딩 전파를 수행합니다. 이 구현은 SIGIR 2019 논문을 기반으로 합니다.

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.

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.

Relational Graph Convolutional Networks

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이 프로젝트는 Relational Graph Convolutional Networks(R-GCN)의 Keras 기반 구현을 제공합니다. 방향성 관계 그래프에서의 준지도 노드 분류를 위해 설계되었습니다. 이 코드는 논문 'Modeling Relational Data with Graph Convolutional…

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.

Graph Neural PDEs

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그래프 학습을 연속적인 확산 과정으로 취급하는 그래프 신경망(GNN)을 위한 Python 코드를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. GRAND 및 BLEND 모델을 구현하여 과도한 평활화 및 깊이 제한과 같은 일반적인 그래프 학습 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.Graph Neural PDEs는 그래프 학습을 연속적인 확산 과정으로 취급하는 그래프 신경망(GNN)을 위한 Python 코드를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. GRAND 및 BLEND 모델을 구현하여 과도한 평활화 및 깊이 제한과 같은 일반적인 그래프 학습 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.

DeepGCNs

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이 GitHub 리포지토리는 DeepGCNs, DeeperGCN 및 GNN1000에 대한 PyTorch 구현을 제공합니다. 잔차 연결 및 희석 컨볼루션과 같은 CNN의 개념을 적용하여 매우 깊은 그래프 컨볼루션 네트워크를 훈련할 수 있도록 하여 그래프 신경망 연구를 촉진합니다.