pyg-team/pytorch_geometric

Weighted aggregations `torch_geometric.nn.aggr.Aggregation`

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#6 867 ouverte le 7 mars 2023

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 (10 commentaires) (0 réactions) (0 assignés)Python (3 514 forks)batch import
1 - Priority P1featurehelp wantednn

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Métriques de merge PR
 (Merge moyen 35j 1h) (14 PRs mergées en 30 j)

Description

🚀 The feature, motivation and pitch

The current API of torch_geometric.nn.aggr.Aggregation seems to be unnecessarily limited with respect to edge weights. At least some architectures introduce edge weights, with GCN being the most prominent one. For mean aggregation, it is simple to work around this with a custom message passing / convolution that multiplies features with edge weights. However, for most other weighted aggregations (e.g. median, quantiles, standard deviation, ...) it is not.

Alternatives

Add edge weights to aggregations API

Additional context

No response

Guide contributeur

Direction de recherche
Étudiez l'implémentation actuelle des classes Aggregation dans torch geometric.nn.aggr. Identifiez où les poids des arêtes ne sont pas pris en charge. Examinez les solutions de contournement existantes dans le dépôt (par exemple, convolution GCN). Proposez une conception pour ajouter les poids des arêtes aux agrégations comme median et quantiles. Discutez dans le fil de l'issue.
Stack technique
pythonpytorch
Domaine
machine learning
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonPyTorchGNN basics
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
65