​Efficient Graph Generation with Graph Recurrent Attention Networks
Liao et al.: https://arxiv.org/abs/1910.00760
Code: https://github.com/lrjconan/GRAN/
#Graph #NeuralNetworks #NeurIPS #NeurIPS201

🔗 lrjconan/GRAN
Efficient Graph Generation with Graph Recurrent Attention Networks, Deep Generative Model of Graphs, Graph Neural Networks, NeurIPS 2019 - lrjconan/GRAN

​Deep learning with graph-structured representations
T.N. Kipf : https://dare.uva.nl/search?identifier=1b63b965-24c4-4bcd-aabb-b849056fa76d
#DeepLearning #Graph #NeuralNetworks

🔗 Digital Academic Repository - University of Amsterdam

Neurohive (VK)

​​GraphGallery — это библиотека для обучения и тестирований графовых нейросетей. В GraphGallery реализованы состязательные атаки на графовые нейросети. Библиотека совместима с PyTorch, TensorFlow 2.x, Pytorch Geometric (PyG) и Deep Graph Library (DGL). Кроме того, в библиотеке доступны 17 датасетов с данными графов.

#Graph #Development