SEAL 링크 예측

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…

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…

node2vec

AI 모델

그래프 내 노드의 연속적인 특징 표현을 학습하기 위한 확장 가능한 프레임워크입니다. 편향된 랜덤 워크를 통해 이웃 보존을 최적화하여 다양한 머신러닝 작업을 가능하게 합니다. 이 알고리즘은 풍부한 노드 임베딩을 위해 탐색과 활용의 균형을 맞춥니다.node2vec은 그래프 내 노드의 연속적인 특징 표현을 학습하기 위한 확장 가능한 프레임워크입니다. 편향된 랜덤 워크를 통해 이웃 보존을 최적화하여 다양한 머신러닝 작업을 가능하게 합니다. 이 알고리즘은 풍부한 노드 임베딩을 위해 탐색과 활용의 균형을 맞춥니다.

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 신경망 소개

AI 트렌드 리포트

이 글은 그래프 신경망(GNN)에 대한 쉬운 소개를 제공하며, 신경망이 그래프 구조를 어떻게 활용할 수 있는지 설명합니다. 그래프 데이터 표현, GNN 구성 요소 및 실제 적용 사례를 다루어 복잡한 개념을 폭넓은 독자에게 쉽게 이해시킵니다.

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.