Spatial Graph Convolutional Networks

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
julia
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Lea el artículo enlazado, especialmente la Figura 3 y el Theorem 1, y compare después su arquitectura con las capas convolucionales enumeradas en la package API. Revise la implementación de PyTorch enlazada y determine el alcance esperado y los criterios de aceptación antes de intentar trabajar en ello; el issue actualmente no define cómo sería la finalización.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

flux lux

Hi, many thanks for your work on this amazing package.

There is a paper called "Spatial Graph Convolutional Networks", with accompanying PyTorch code. You may be familiar with this work already but, from my understanding, the premise of this architecture is that it is a proper generalisation of CNNs from gridded spatial data to irregular spatial data; see Figure 3 and Theorem 1 in the paper.

Do you think it would be worthwhile to include this architecture in your package, perhaps as one of the convolutional layers?

Lenguaje dominante
Julia
Estrellas
310
Forks
75
Merge medio
1 d 13 h
PR fusionados (30 d)
8

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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