-
改进份子表征进修，清华团队提出学问诱导的图 Transformer 预训练框架
编辑 | 紫罗进修有效的份子特性表征以促进份子特性预计，对于药物发现具有重要意义。最近，人们通过自监视进修技术预训练图神经网络（GNN）以克服份子特性预计中数据稀缺的挑衅。然而，当前鉴于自监视进修的要领存在两个主要障碍：缺乏明确的自监视进修策略和 GNN 的能力有限。近日，来自清华大学、西湖大学和之江实验室的研讨团队，提出了学问诱导的图 Transformer 预训练（Knowledge-guid…- 5
- 0
-
10行代码搞定图Transformer，图神经网络框架DGL迎来1.0版本
2019 年，纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架 DGL (Deep Graph Library)。如今 DGL 1.0 正式颁布！- 16
- 0
-
-
-
撑持异构图、集成GraphGym，超好用的图神经网络库PyG更新2.0版本
当前最流行和广泛使用的 GNN 库 PyG（PyTorch Geometric）现在出 2.0 版本了，新版本提供了全面的异构图撑持、GraphGam 以及很多其他特性，这一系列改进，为使用者带来了更好的用户体验。- 19
- 0
-
微软工程师用PyTorch实现图注意力网络，可视化效果惊艳
近日，一个关于图注意力网络可视化的项目吸引了大批研究人员的兴趣，上线仅仅一天，收获 200+ 星。该项目是关于用 PyTorch 实现的图注意力网络(GAT)，包括易于理解的可视化。- 9
- 0
扫码打开当前页
-
￥优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×