PolyConv

Repository metrics

Stars

19,985 stars (19,985 stars)

PR merge metrics

平均マージ 35d 1h (平均マージ 35d 1h)30d で 14 merged PRs (30d で 14 merged PRs)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

PolyConvの論文（https://ieeexplore.ieee.org/document/9665897）と提供された参照実装（https://github.com/myavartanoo/PolyNet PyTorch）を研究します。グラフ畳み込み層にPolyConvモジュールを実装し、ライブラリのMessagePassingインターフェースとの互換性を確保します。

技術スタック

pythonpytorch

領域

machine learning

Issue 種別

機能

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-2日

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

明確

前提条件

PythonPyTorch

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

30