Redes neurais gráficas de benchmarking
Atualizações
10 de maio de 2022
- Projeto com base no DGL 0.6.1 e superior. Consulte as dependências relevantes definidas nos arquivos YML do ambiente (CPU, GPU).
- Relatório técnico atualizado da estrutura no ARXIV.
- Adicionado conjunto de dados AQSOL, que é semelhante à tarefa de regressão de zinco para gráfico, mas possui um alvo químico medido pelo mundo real.
- Adicionados conjuntos de dados matemáticos - O GraphTheoryProp e os ciclos que são úteis para testar GNNs em propriedades teóricas específicas do gráfico.
- Problema corrigido nº 57.
7 de outubro de 2020
- Repo atualizado para DGL 0.5.2 e Pytorch 1.6.0. Atualize seu ambiente usando arquivos YML (CPU, GPU).
- Adicionado conjunto de dados de zinco (gráficos moleculares 249K) com scripts.
11 de junho de 2020
- Segunda lançamento do projeto. Principais atualizações:
- Adicionado oleoduto experimental para Weisfeiler-Lehman-GNNs operando com tensores densos de classificação-2.
- Adicionado uma tabela de classificação para todos os conjuntos de dados.
- Conjunto de dados de padrões atualizados.
- Corrigido Bug para precisão de padrão e cluster.
- Moveu o primeiro lançamento para este ramo.
- Nova versão do artigo do Arxiv.
3 de março de 2020
- Primeiro lançamento do projeto.
1. Instalação de benchmark
Siga estas instruções para instalar o benchmark e configurar o ambiente.
2. Baixe conjuntos de dados
Prossiga o seguinte para baixar os conjuntos de dados de benchmark.
3. Reprodutibilidade
Use esta página para executar os códigos e reproduzir os resultados publicados.
4. Adicionando um novo conjunto de dados
Instruções para adicionar um conjunto de dados à referência.
5. Adicionando um GCN que passa de mensagem
Instruções passo a passo para adicionar um MP-GCN à referência.
6. Adicionando um Weisfeiler-Lehman GNN
Instruções passo a passo para adicionar um WL-GNN à referência.
7.Bairs de classificação
Tabelas de classificação completas em breve no PapersWithcode.com.
8. Referência
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}
}
