Benchmarking Graph Redes neuronales
Actualizaciones
10 de mayo de 2022
- Proyecto basado en DGL 0.6.1 y superior. Consulte las dependencias relevantes definidas en los archivos YML de entorno (CPU, GPU).
- Informe técnico actualizado del marco en ARXIV.
- Se agregó un conjunto de datos AQSOL, que es similar al zinc para la tarea de regresión gráfica, pero tiene un objetivo químico medido en el mundo real.
- Se agregaron conjuntos de datos matemáticos: GraphtheoryProp y ciclos que son útiles para probar GNN en propiedades de gráficos teóricos específicos.
- Problema solucionado #57.
7 de octubre de 2020
- Repo actualizado a DGL 0.5.2 y Pytorch 1.6.0. Actualice su entorno utilizando archivos YML (CPU, GPU).
- Se agregó un conjunto de datos lleno de zinc (gráficos moleculares 249K) con scripts.
11 de junio de 2020
- Segundo lanzamiento del proyecto. Actualizaciones principales:
- Se agregó una tubería experimental para Weisfeiler-Lehman-gnns operando en densos tensores Rank-2.
- Se agregó una tabla de clasificación para todos los conjuntos de datos.
- Conjunto de datos de patrones actualizado.
- Se corrigió el error para la precisión del patrón y el clúster.
- Movió el primer lanzamiento a esta rama.
- Nueva versión de ARXIV del documento.
3 de marzo de 2020
- Primer lanzamiento del proyecto.
1. Instalación de referencia
Siga estas instrucciones para instalar el punto de referencia y configurar el entorno.
2. Descargar conjuntos de datos
Proceda de la siguiente manera para descargar los conjuntos de datos de referencia.
3. Reproducibilidad
Use esta página para ejecutar los códigos y reproducir los resultados publicados.
4. Agregar un nuevo conjunto de datos
Instrucciones para agregar un conjunto de datos al punto de referencia.
5. Agregar un GCN de pasada de mensajes
Instrucciones paso a paso para agregar un MP-GCN al punto de referencia.
6. Agregar un Weisfeiler-Lehman GNN
Instrucciones paso a paso para agregar un wl-gnn al punto de referencia.
7. tablas de clasificación
Las tablas de clasificación completas pronto en PaperswithCode.com.
8. Referencia
Papel de arxiv
@article{dwivedi2020benchmarkgnns,
title={Benchmarking Graph Neural Networks},
author={Dwivedi, Vijay Prakash and Joshi, Chaitanya K and Luu, Anh Tuan and Laurent, Thomas and Bengio, Yoshua and Bresson, Xavier},
journal={arXiv preprint arXiv:2003.00982},
year={2020}
}
