graph-neural-networks
Repositórios de código aberto acompanhados marcados com graph-neural-networks, ordenados por estrelas.
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Este é um kit de ferramentas de código aberto para Redes Neurais de Grafos Heterogêneos (OpenHGNN) baseado em DGL.
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Biblioteca de extensão PyTorch de algoritmos otimizados de cluster de grafos
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Artigos sobre graph transformers.
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Uma biblioteca PyTorch para computação em grafos e hipergrafos.
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[TPAMI 2024] Recursos incríveis de GNNs para análise de séries temporais (GNN4TS)
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[SIGIR'2024] "GraphGPT: Ajuste de instruções em grafos para Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)"
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Artigos sobre a interpretabilidade de GNNs
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Notebooks do Colab abordando ferramentas de deep learning para predição e design de estruturas biomoleculares
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Artigos impressionantes sobre aprendizado de máquina (deep learning) em grafos dinâmicos (temporais) (redes / grafos de conhecimento).
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Lista de artigos sobre incorporação hiperbólica, modelos hiperbólicos e aplicações hiperbólicas
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- #43★ 589+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
- #44★ 574+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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Código para o artigo "PICK: Processing Key Information Extraction from Documents using Improved Graph Learning-Convolutional Networks" (ICPR 2020)
★ 570+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #46★ 566+2Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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Artigos, implementações, conjuntos de dados e ferramentas relacionados à detecção de comunidades tradicionais e profundas.
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Implementação de rede neural recorrente convolucional de difusão em PyTorch.
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EquiBind: aprendizagem profunda geométrica para previsões rápidas da estrutura 3D na qual uma pequena molécula se liga a uma proteína.
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Um conjunto de dados multimodal de carros em larga escala com simulações de dinâmica de fluidos computacional e benchmarks de Deep Learning
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Um modelo de difusão euclidiana para design de medicamentos baseado em estrutura.
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Geometric GNN Dojo fornece implementações unificadas e experimentos para explorar o espaço de design de Geometric Graph Neural Networks (ICML 2023).
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