Add `EGT` to `nn.conv`

説明

コントリビューターガイド

技術スタック

pythonpytorch

領域

machine learning

Issue 種別

feature

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。

4

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。

3-5 days

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。

fresh

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。

mostly clear

前提条件

PyTorch basicsPyTorch GeometricGraph neural networksTransformer architectures

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。

25

調査方針

Implement the EGT (Edge Graph Transformer) convolution as described in the paper 'Global Self Attention as a Replacement for Graph Convolution'. Study existing convolution implementations in PyTorch Geometric's nn.conv module, such as GCNConv and GATConv, to understand the pattern. Focus on adapting the self attention mechanism to graph edges. Since there are no comments or PRs, the implementation should be self contained and test against standard benchmarks.