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Once we have merged the original pair of networks n1 and n2 to form n3, we wish to compare each network to n3. For now, let’s also compare the networks to each other directly. One aspect of this compa…
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I am having issues coming to terms with the difference in S-parameters I am getting between scikit's Media.line method and a transmission line formulated using the TLINP element in AWR.
The line's …
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### Discussed in https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/discussions/3455
Originally posted by **akpas001** November 8, 2021
I need to train a Gnn based on the data of pre existing next…
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It's easier to get an orientation in the network graph if it would also show git tags.
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https://github.com/Tiiiger/SGC official implementation for the paper "Simplifying Graph Convolutional Networks" on ICML 2019 by Wu, Felix and Souza, Amauri and Zhang, Tianyi and Fifty, Christopher and…
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## 🚀 Feature
[This paper in ICLR ](https://openreview.net/pdf?id=SJgxrLLKOE) describes a new attention mechanism for graph neural networks that builds off of the original multi-head attention for…
vymao updated
3 years ago
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## 一言でいうと
文書分類にGraph Convolutionを適用した研究。ノードとして文書・単語双方をとっており、文書=>単語の重みはTF-IDF、単語=>単語の重みはコーパス全体の共起(PMI)をとっている。単語分散表現なしにCNNやLSTMのモデルを上回る効果を出せている。ただ、テストセットのノードが既知であるTransductive設定
![image](https://u…
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## 一言でいうと
Graph Neural Netについて、その処理の意味と効果をきちんと測ろうという研究。GNNの各処理を、周辺ノードの集約(AGGREGATE)、集約結果の伝搬方法(COMBINE)、結果の出力方法(READOUT)などの形で抽象化している。さらに、識別性能の程度とそれが発揮できる/できないケースを検証している。
### 論文リンク
https://open…
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## 一言でいうと
様々なグラフ系のネットワークについて同じ基準で評価を行った研究。具体的には、代表的なデータセットについて学習/評価の分割を固定でなくランダムに、学習プロセス(Optimizerや重みの初期化)を統一して評価している。オリジナルのGCNが優秀とのこと。
### 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1811.05868v1
### 著者/…