論文の概要: PyTorch Geometric Signed Directed: A Software Package on Graph Neural
Networks for Signed and Directed Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10793v5
- Date: Tue, 21 Nov 2023 18:51:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 06:20:28.118721
- Title: PyTorch Geometric Signed Directed: A Software Package on Graph Neural
Networks for Signed and Directed Graphs
- Title(参考訳): PyTorch Geometric Signed Directed: 署名されたグラフと指示されたグラフのためのグラフニューラルネットワーク上のソフトウェアパッケージ
- Authors: Yixuan He, Xitong Zhang, Junjie Huang, Benedek Rozemberczki, Mihai
Cucuringu, Gesine Reinert
- Abstract要約: PyGSD (PyTorch Geometric Signed Directed) は、PyGSDのソフトウェアパッケージである。
PyGSDは、使い易いGNNモデル、合成および実世界のデータ、タスク固有の評価指標と損失関数で構成されている。
PyGの拡張ライブラリとして提案されているソフトウェアは、オープンソースリリース、詳細なドキュメント、継続的インテグレーション、ユニットテスト、コードカバレッジチェックでメンテナンスされています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.832917829426098
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Networks are ubiquitous in many real-world applications (e.g., social
networks encoding trust/distrust relationships, correlation networks arising
from time series data). While many networks are signed or directed, or both,
there is a lack of unified software packages on graph neural networks (GNNs)
specially designed for signed and directed networks. In this paper, we present
PyTorch Geometric Signed Directed (PyGSD), a software package which fills this
gap. Along the way, we evaluate the implemented methods with experiments with a
view to providing insights into which method to choose for a given task. The
deep learning framework consists of easy-to-use GNN models, synthetic and
real-world data, as well as task-specific evaluation metrics and loss functions
for signed and directed networks. As an extension library for PyG, our proposed
software is maintained with open-source releases, detailed documentation,
continuous integration, unit tests and code coverage checks. The GitHub
repository of the library is
https://github.com/SherylHYX/pytorch_geometric_signed_directed.
- Abstract(参考訳): ネットワークは現実世界の多くのアプリケーション(例えば、信頼/不信関係を符号化するソーシャルネットワーク、時系列データから生じる相関ネットワーク)でユビキタスである。
多くのネットワークが署名されたり、指示されたり、あるいは両方を受けているが、署名されたネットワークや指示されたネットワークのために特別に設計されたグラフニューラルネットワーク(GNN)に統一されたソフトウェアパッケージがない。
本稿では,このギャップを埋めるソフトウェアパッケージであるPyTorch Geometric Signed Directed (PyGSD)を提案する。
その過程で,実装した手法を実験で評価し,与えられたタスクに対してどの方法を選択するべきかを考察する。
ディープラーニングフレームワークは、簡単に使えるGNNモデル、合成および実世界のデータ、および署名されたネットワークに対するタスク固有の評価指標と損失関数で構成される。
pygの拡張ライブラリとして、提案するソフトウェアはオープンソースリリース、詳細なドキュメント、継続的インテグレーション、ユニットテスト、コードカバレッジチェックでメンテナンスされます。
ライブラリのgithubリポジトリはhttps://github.com/sherylhyx/pytorch_geometric_signed_directedである。
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