pretrain-gnns:预训练图神经网络的策略

时间:2024-08-24 20:28:14
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文件名称:pretrain-gnns:预训练图神经网络的策略

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更新时间:2024-08-24 20:28:14

graph-neural-networks graph-representation-learning Python

预训练图神经网络的策略 这是以下论文的 Pytorch 实现: Weihua Hu*、Bowen Liu*、Joseph Gomes、Marinka Zitnik、Percy Liang、Vijay Pande、Jure Leskovec。 预训练图神经网络的策略。 ICLR 2020年 如果您在工作中使用代码/实验,请引用我们的论文(下面的 Bibtex)。 @inproceedings{ hu2020pretraining, title={Strategies for Pre-training Graph Neural Networks}, author={Weihua Hu, Bowen Liu, Joseph Gomes, Marinka Zitnik, Percy Liang, Vijay Pande, Jure Leskovec}, booktitle={Intern


【文件预览】:
pretrain-gnns-master
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--------finetune_mutag_ptc.py(8KB)
--------pretrain_masking.py(6KB)
--------finetune.py(9KB)
--------dataloader.py(2KB)
--------model_gin()
--------util.py(18KB)
--------parse_result.py(2KB)
--------batch.py(9KB)
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--------model.py(14KB)
--------pretrain_supervised.py(6KB)
--------pretrain_contextpred.py(8KB)
--------loader.py(55KB)
--------finetune_tune.sh(3KB)
--------splitters.py(15KB)
----LICENSE(1KB)
----bio()
--------result_analysis.py(6KB)
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--------util.py(9KB)
--------batch.py(10KB)
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--------model.py(13KB)
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--------pretrain_contextpred.py(8KB)
--------loader.py(8KB)
--------finetune_tune.sh(1KB)
--------splitters.py(3KB)
----README.md(3KB)

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