benchmarking-gnns
Repository zur Benchmarking von Graph-Neuronalen Netzwerken (JMLR 2023)
Bewerten Sie die Leistung verschiedener Graph-Neuronale-Netzwerke mit bereitgestellten Datensätzen und Benchmarks.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarRepository zur Benchmarking von Graph-Neuronalen Netzwerken (JMLR 2023)
benchmarking-gnns hat 2.7k Sterne auf GitHub. Es wurde 459-mal geforkt. benchmarking-gnns ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2020 aktiv entwickelt. benchmarking-gnns ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: benchmark-framework, deep-learning, dgl, graph-deep-learning.
Was ist benchmarking-gnns?
Repository zur Benchmarking von Graph-Neuronalen Netzwerken (JMLR 2023)
Ist benchmarking-gnns Open Source?
benchmarking-gnns ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist benchmarking-gnns kostenlos?
Ja. benchmarking-gnns ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht benchmarking-gnns?
benchmarking-gnns ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist benchmarking-gnns geschrieben?
benchmarking-gnns ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/graphdeeplearning-benchmarking-gnns.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.