2 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesNode Embeddings
Techniques for representing graph nodes as low-dimensional vectors that capture structural and neighborhood information.
Distinct from Graph Node Filtering: Candidates focus on graph database mutations or visual pipelines, not the ML task of vector embedding generation.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Node Embeddings. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Node Embeddings GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- tkipf/pygcn
tkipf/pygcn
5,404عرض على GitHubpygcn هي مكتبة وإطار عمل لـ PyTorch لتنفيذ شبكات التلافيف الرسومية (graph convolutional networks). توفر أدوات لتصنيف العقد شبه الخاضع للإشراف وتوليد تضمينات العقد من البيانات ذات الهيكل الرسومي. يحول النظام عقد الرسم البياني إلى متجهات منخفضة الأبعاد بناءً على أنماط الجوار والتشابهات المحلية. يُمكّن من التنبؤ بتسميات العقد من خلال الاستفادة من كل من مجموعة صغيرة من الأمثلة المصنفة وطوبولوجيا الرسم البياني الكلية. تغطي المكتبة تحليل البيانات العلائقية والتعلم الرسومي شبه الخاضع للإشراف. تتضمن بدائيات حسابية لتمرير الرسائل، وتحويل المجاورة، والتطبيع المتماثل.
Converting complex graph nodes into simple vectors to analyze community structures and local patterns using PyTorch.
Python - shenweichen/graphembedding
shenweichen/GraphEmbedding
3,844عرض على GitHubGraphEmbedding is a graph network representation library and node embedding framework. It provides a toolkit for transforming complex network nodes into low-dimensional vector spaces, enabling the integration of relational graph data into machine learning workflows. The library functions as a dimensionality reduction toolkit and network topology analysis tool. It uses matrix-factorization techniques to preserve global connectivity and employs random-walk sampling with skip-gram based vector optimization to learn numerical representations of nodes. The framework covers several domain-specific
Implements a framework for learning node embeddings using random-walk sampling and skip-gram optimization.
Pythondeepwalkgraphgraphembedding
