deep_gcns_torch
Dépôt Pytorch pour DeepGCNs (ICCV'2019 Oral, TPAMI'2021), DeeperGCN (arXiv'2020) et GNN1000(ICML'2021) : https://www.deepgcns.org
Entraînez des modèles d'apprentissage profond pour des tâches comme l'analyse de nuages de points 3D et la bioinformatique en utilisant des techniques de graphes avancées.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentDépôt Pytorch pour DeepGCNs (ICCV'2019 Oral, TPAMI'2021), DeeperGCN (arXiv'2020) et GNN1000(ICML'2021) : https://www.deepgcns.org
deep_gcns_torch compte 1.2k étoiles sur GitHub. Il a été forké 154 fois. deep_gcns_torch est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2019. deep_gcns_torch est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : 3d-point-clouds, bioinformatics, cheminformatics, computer-vision.
Qu'est-ce que deep_gcns_torch ?
Dépôt Pytorch pour DeepGCNs (ICCV'2019 Oral, TPAMI'2021), DeeperGCN (arXiv'2020) et GNN1000(ICML'2021) : https://www.deepgcns.org
deep_gcns_torch est-il open source ?
deep_gcns_torch est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
deep_gcns_torch est-il gratuit ?
Oui. deep_gcns_torch est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est deep_gcns_torch ?
deep_gcns_torch est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage deep_gcns_torch est-il écrit ?
deep_gcns_torch est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/lightaime-deep-gcns-torch.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.