【深層学習:DGL 0.5 ユーザガイド】4 章 グラフ・データパイプライン

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グラフ・データパイプライン
【深層学習:DGL 0.5 ユーザガイド】4 章 グラフ・データパイプライン
【DGL 0.5 ユーザガイド : 4 章 グラフ・データパイプライン】
DGL (Deep Graph Library) は TensorFlow や PyTorch のエコシステムで、グラフ上の深層学習専用の Python パッケージです。

幾つかドキュメントが用意されていますので、順次翻訳しています。4 章の「グラフ・データパイプライン」へと進みます。DGL は dgl.data で多くの一般的に利用されるグラフ・データセットを実装しています。それらはクラス dgl.data.DGLDataset で定義された標準パイプラインに従っています。パイプラインがどのように動作するかを説明し、そして各コンポーネントをどのように実装するかを示します。

グラフニューラルネットワークの実装が単純化され、数十億のノード/エッジを持つグラフ上の半教師あり学習、グラフ上の生成モデル、TreeLSTM のような樹木モデル等が実装可能です。 [詳細]

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