Add `EGT` to `nn.conv`

Métriques du dépôt

Stars

19 985 stars (19 985 stars)

Métriques de merge PR

Merge moyen 16j 3h (Merge moyen 16j 3h)13 PRs mergées en 30 j (13 PRs mergées en 30 j)

Description

Guide contributeur

Direction de recherche

Implémenter la convolution EGT (Edge Graph Transformer) comme décrit dans l'article 'Global Self Attention as a Replacement for Graph Convolution'. Étudier les implémentations de convolution existantes dans le module nn.conv de PyTorch Geometric, telles que GCNConv et GATConv, pour comprendre le modèle. Se concentrer sur l'adaptation du mécanisme d'auto attention aux arêtes du graphe. Comme il n'y a pas de commentaires ou de PR, l'implémentation doit être autonome et testée par rapport à des benchmarks standard.

Stack technique

python

Domaine

ai

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.

Récente

ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.

Investigation requise

Prérequis

PythonPyTorch

Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.

30