graph-neural-networks

Kit de herramientas de código abierto para redes neuronales de grafos heterogéneos (OpenHGNN) basado en DGL.

Librería de extensión de PyTorch de algoritmos optimizados de clúster de grafos

Artículos sobre transformadores de grafos.

Una biblioteca de PyTorch para computación en grafos e hipergrafos.

[TPAMI 2024] Recursos destacados sobre GNN para análisis de series temporales (GNN4TS).

[SIGIR'2024] "GraphGPT: Ajuste de instrucciones de grafos para modelos de lenguaje grandes"

Artículos sobre la explicabilidad de las GNN

Notebooks de Colab que cubren herramientas de aprendizaje profundo para la predicción y el diseño de estructuras biomoleculares

Recopilación de artículos destacados sobre aprendizaje automático (deep learning) en grafos dinámicos (temporales) (redes / grafos de conocimiento).

Emparejador profundo conjunto para puntos y líneas 🖼️💥🖼️ (ICCV 2023).

Lista de artículos sobre incrustaciones hiperbólicas, modelos hiperbólicos y aplicaciones hiperbólicas

Una biblioteca de Python para la detección de eventos sociales

Una biblioteca unificada de Python para Graph Prompting.

Biblioteca de Python que asiste en el aprendizaje profundo sobre grafos

Código para el artículo "PICK: Extracción de información clave de documentos mediante redes convolucionales de aprendizaje gráfico mejoradas" (ICPR 2020).

[WSDM'2024 Oral] "SSLRec: un marco de aprendizaje autosupervisado para recomendaciones"

Artículos, implementaciones, conjuntos de datos y herramientas relacionados con la detección de comunidades, tanto profunda como convencional.

Implementación en PyTorch de una red neuronal recurrente convolucional de difusión.

EquiBind: aprendizaje profundo geométrico para predicciones rápidas de la estructura 3D en la que una molécula pequeña se une a una proteína.

Un conjunto de datos multimodal de automóviles a gran escala con simulaciones de dinámica de fluidos computacional y puntos de referencia de aprendizaje profundo.

Un modelo de difusión euclidiana para el diseño de fármacos basado en estructuras.

Geometric GNN Dojo proporciona implementaciones y experimentos unificados para explorar el espacio de diseño de redes neuronales de grafos geométricos (ICML 2023).