Spatial Graph Convolutional Networks
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
調査の方向性
リンクされている論文、特に Figure 3 と Theorem 1 を読み、そのアーキテクチャを package API に記載されている畳み込み層と比較してください。作業に着手する前に、リンクされている PyTorch 実装を確認し、想定されるスコープと受け入れ基準を判断してください。この issue では現在、何をもって完了とするかが定義されていません。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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?
- 主要言語
- Julia
- スター
- 310
- フォーク
- 75
- 平均マージ
- 1日 13時間
- マージ済み PR（30日）
- 8
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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