【文件属性】：
文件名称：pretrain-gnns:预训练图神经网络的策略
文件大小：183MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-08-05 02:41:34
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
----chem()
--------model_architecture()
--------pretrain_deepgraphinfomax.py(6KB)
--------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)
--------pretrain_edgepred.py(4KB)
--------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)
--------model_architecture()
--------pretrain_deepgraphinfomax.py(5KB)
--------pretrain_masking.py(5KB)
--------finetune.py(8KB)
--------dataloader.py(3KB)
--------model_gin()
--------util.py(9KB)
--------batch.py(10KB)
--------pretrain_edgepred.py(4KB)
--------model.py(13KB)
--------pretrain_supervised.py(6KB)
--------pretrain_contextpred.py(8KB)
--------loader.py(8KB)
--------finetune_tune.sh(1KB)
--------splitters.py(3KB)
----README.md(3KB)