3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesGraph Data Structures
Implementations of graph-based data structures for representing networks of nodes and edges.
Distinct from Graph Data Structures: Candidates are either educational guides or narrow immutable versions; this is a general-purpose library implementation.
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Awesome Graph Data Structures GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- petgraph/petgraph
petgraph/petgraph
3,938GitHub पर देखेंpetgraph Rust प्रोग्रामिंग भाषा के लिए एक ग्राफ डेटा स्ट्रक्चर लाइब्रेरी है। यह ग्राफ्स को रिप्रेजेंट और मैनिपुलेट करने के लिए टूल्स का एक संग्रह प्रदान करती है, जो एक नेटवर्क एनालिसिस टूल और एक व्यापक ग्राफ एल्गोरिदम सूट के रूप में कार्य करती है। यह लाइब्रेरी विज़ुअलाइज़ेशन को सुविधाजनक बनाने के लिए ग्राफ डेटा को इम्पोर्ट, एक्सपोर्ट और पार्स करने के लिए Graphviz DOT के साथ एकीकृत होती है। यह विशेष नेटवर्क एनालिसिस क्षमताओं की पेशकश करके खुद को अलग करती है, जैसे कि क्लीक (cliques), ब्रिज एजेस, आर्टिकुलेशन पॉइंट्स और सबग्राफ आइसोमोर्फिज्म का पता लगाना। इसकी कंप्यूटेशनल क्षमताएं शॉर्टेस्ट पाथ कैलकुलेशन, नेटवर्क फ्लो एनालिसिस, मिनिमम स्पैनिंग ट्री कंप्यूटेशन और टोपोलॉजिकल नोड सॉर्टिंग सहित एल्गोरिदम की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती हैं। यह लाइब्रेरी सिमुलेशन और टेस्टिंग के लिए सिंथेटिक ग्राफ जनरेशन के साथ-साथ डेटा के वर्चुअल व्यू बनाने के लिए ग्राफ कंपोनेंट फिल्टरिंग का भी समर्थन करती है। इसका कार्यान्वयन ग्राफ कनेक्टिविटी और मेमोरी ऑप्टिमाइज़ेशन को प्रबंधित करने के लिए इंडेक्स-आधारित नोड रेफरेंसिंग और एडजेसेंसी-लिस्ट रिप्रेजेंटेशन का उपयोग करता है।
Provides a comprehensive collection of graph data structures and algorithms for the Rust language.
Rustgraph-algorithmsrust - mdeff/cnn_graph
mdeff/cnn_graph
1,369GitHub पर देखेंCnn_graph is a graph convolutional network framework and graph signal processing library designed for machine learning research. It provides computational notebooks and code to process and classify graph-structured data by combining node features with an underlying adjacency matrix representation. The framework performs spectral graph convolutions through localized filters and accelerates filtering operations using truncated Chebyshev polynomials to avoid explicit graph Laplacian diagonalization. It includes a graph-structured data pipeline and sparse adjacency representations to handle irreg
Transforms custom data matrices, target vectors, and adjacency structures into batched tensors compatible with neural network layers.
Jupyter Notebookconvolutional-neural-networksdeep-learninggraph-neural-networks - packtpublishing/hands-on-graph-neural-networks-using-python
PacktPublishing/Hands-On-Graph-Neural-Networks-Using-Python
1,044GitHub पर देखेंThis repository serves as an educational resource for implementing graph neural networks using Python. It provides a collection of structured code examples and tutorials designed to guide developers through the process of building and training machine learning models that operate on complex, interconnected datasets. The project covers the core mechanics of graph-based deep learning, including message-passing architectures, feature aggregation, and the stacking of convolutional layers. It demonstrates how to represent non-Euclidean data as static graphs and how to manage memory during training
Forecasts future events or generates realistic network layouts by analyzing existing topological information in complex data.
Jupyter Notebook
