論文の概要: GraphNeuralNetworks.jl: Deep Learning on Graphs with Julia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06354v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 10:14:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:53:49.312845
- Title: GraphNeuralNetworks.jl: Deep Learning on Graphs with Julia
- Title(参考訳): GraphNeuralNetworks.jl: Juliaによるグラフのディープラーニング
- Authors: Carlo Lucibello, Aurora Rossi,
- Abstract要約: GraphNeuralNetworks.jlは、Juliaプログラミング言語で記述されたグラフのディープラーニングのためのオープンソースのフレームワークである。
複数のGPUバックエンド、汎用スパースまたは高密度グラフ表現をサポートし、標準、異種、時間グラフを操作するための便利なインターフェースを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6925194411091724
- License:
- Abstract: GraphNeuralNetworks.jl is an open-source framework for deep learning on graphs, written in the Julia programming language. It supports multiple GPU backends, generic sparse or dense graph representations, and offers convenient interfaces for manipulating standard, heterogeneous, and temporal graphs with attributes at the node, edge, and graph levels. The framework allows users to define custom graph convolutional layers using gather/scatter message-passing primitives or optimized fused operations. It also includes several popular layers, enabling efficient experimentation with complex deep architectures. The package is available on GitHub: \url{https://github.com/JuliaGraphs/GraphNeuralNetworks.jl}.
- Abstract(参考訳): GraphNeuralNetworks.jlは、Juliaプログラミング言語で書かれたグラフのディープラーニングのためのオープンソースのフレームワークである。
複数のGPUバックエンド、ジェネリックスパースまたは高密度グラフ表現をサポートし、ノード、エッジ、グラフレベルに属性を持つ標準、異種、および時間グラフを操作するための便利なインターフェースを提供する。
このフレームワークでは、収集/散乱メッセージパスプリミティブや最適化された融合操作を使用して、カスタムグラフ畳み込みレイヤを定義することができる。
また、いくつかの一般的なレイヤが含まれており、複雑なディープアーキテクチャによる効率的な実験を可能にしている。
パッケージはGitHubで入手できる。 \url{https://github.com/JuliaGraphs/GraphNeuralNetworks.jl}。
関連論文リスト
- Can LLMs Convert Graphs to Text-Attributed Graphs? [35.53046810556242]
既存のグラフをテキスト対応グラフに変換するために,Topology-Aware Node description Synthesis (TANS)を提案する。
我々はTANSをテキストリッチ,テキスト制限,テキストフリーのグラフで評価し,その適用性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T13:32:59Z) - GraphSnapShot: Caching Local Structure for Fast Graph Learning [19.225957670728622]
GraphSnapShotは、グラフ学習のための高速キャッシュ、ストレージ、検索、計算のためのフレームワークである。
実験では、GraphSnapShotは効率性を示し、最大30%のトレーニングアクセラレーションと73%のメモリ削減を達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-25T20:00:32Z) - Learning on Large Graphs using Intersecting Communities [13.053266613831447]
MPNNは、各ノードの隣人からのメッセージを集約することで、入力グラフ内の各ノードの表現を反復的に更新する。
MPNNは、あまりスパースではないため、すぐに大きなグラフの禁止になるかもしれない。
本稿では,入力グラフを交差するコミュニティグラフ (ICG) として近似することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T09:26:26Z) - OpenGraph: Towards Open Graph Foundation Models [20.401374302429627]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造情報を符号化するための有望な技術として登場した。
主な課題は、異なる性質を持つグラフデータを一般化することの難しさである。
この課題に対処するために,OpenGraphと呼ばれる新しいグラフ基盤モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-02T08:05:03Z) - GraphEdit: Large Language Models for Graph Structure Learning [62.618818029177355]
グラフ構造学習(GSL)は、グラフ構造データ中のノード間の固有の依存関係と相互作用をキャプチャすることに焦点を当てている。
既存のGSL法は、監督信号として明示的なグラフ構造情報に大きく依存している。
グラフ構造化データの複雑なノード関係を学習するために,大規模言語モデル(LLM)を利用したグラフ編集を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T08:29:42Z) - G-Retriever: Retrieval-Augmented Generation for Textual Graph Understanding and Question Answering [61.93058781222079]
現実のテキストグラフを対象とするフレキシブルな問合せフレームワークを開発した。
一般のテキストグラフに対する最初の検索拡張生成(RAG)手法を提案する。
G-Retrieverは、このタスクをSteiner Tree最適化問題として定式化し、グラフ上でRAGを実行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T13:13:04Z) - MGNet: Learning Correspondences via Multiple Graphs [78.0117352211091]
学習対応は、不均一な対応分布と低い不整合率で設定された初期対応から正しい対応を見つけることを目的としている。
最近の進歩は、通常、グラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して単一のタイプのグラフを構築したり、グローバルなグラフに局所グラフをスタックしてタスクを完了させる。
本稿では,複数の補完グラフを効果的に組み合わせるためのMGNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T07:58:44Z) - A Robust Stacking Framework for Training Deep Graph Models with
Multifaceted Node Features [61.92791503017341]
数値ノード特徴とグラフ構造を入力とするグラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータを用いた各種教師付き学習タスクにおいて,優れた性能を示した。
IID(non-graph)データをGNNに簡単に組み込むことはできない。
本稿では、グラフ認識の伝播をIDデータに意図した任意のモデルで融合するロバストな積み重ねフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T22:46:33Z) - Efficient Graph Deep Learning in TensorFlow with tf_geometric [53.237754811019464]
グラフ深層学習のための効率的でフレンドリなライブラリであるtf_geometricを導入する。
tf_geometricは、人気のあるGNNの実装と同様に、グラフニューラルネットワーク(GNN)を構築するためのカーネルライブラリを提供する。
カーネルライブラリは、グラフデータ構造、グラフマップ-リデュースフレームワーク、グラフミニバッチ戦略など、効率的なGNNを構築するためのインフラストラクチャで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T17:16:36Z) - Graph Pooling with Node Proximity for Hierarchical Representation
Learning [80.62181998314547]
本稿では,ノード近接を利用したグラフプーリング手法を提案し,そのマルチホップトポロジを用いたグラフデータの階層的表現学習を改善する。
その結果,提案したグラフプーリング戦略は,公開グラフ分類ベンチマークデータセットの集合において,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T13:09:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。