DeepHypergraph 项目推荐

DeepHypergraph 项目推荐

DeepHypergraph A pytorch library for graph and hypergraph computation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepHypergraph

项目基础介绍和主要编程语言

DeepHypergraph 是一个基于 PyTorch 的深度学习库，专门用于图和超图计算。该项目的主要编程语言是 Python，利用 PyTorch 框架进行高效的深度学习模型开发和计算。

项目核心功能

DeepHypergraph 提供了丰富的功能来支持图神经网络（GNN）和超图神经网络（HGNN）的开发。其核心功能包括：

1. 高阶消息传递：支持从顶点到顶点、从一个域的顶点到另一个域的顶点、从顶点到超边、从超边到顶点以及从顶点集到顶点集的消息传递。
2. 多种结构支持：包括低阶结构（如图、有向图、二分图等）和高阶结构（如超图等）。
3. 谱操作和空间操作：集成了多种基于拉普拉斯矩阵的平滑操作和基于消息传递的空间操作。
4. 性能评估：提供多种常用指标用于不同任务的性能评估。
5. 可视化工具：支持图和超图的可视化，帮助用户直观理解数据结构。
6. 自动机器学习（Auto-ML）：通过 Optuna 库实现自动调参，帮助用户优化模型和训练过程。

项目最近更新的功能

DeepHypergraph 最近更新的功能包括：

1. v0.9.4 版本发布：修复了若干 bug，并包含了更多数据集。
2. v0.9.3 版本发布：新增了更多数据集和超图操作。
3. v0.9.2 版本发布：新增了更多数据集、最新模型和可视化功能。
4. v0.9.1 版本发布：发布了 DHG 的第一个版本，支持图和超图的深度学习。

这些更新进一步增强了 DeepHypergraph 的功能和稳定性，使其成为研究和开发图神经网络和超图神经网络的强大工具。

DeepHypergraph A pytorch library for graph and hypergraph computation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepHypergraph