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49f28bab
编写于
4月 29, 2020
作者:
Y
Yelrose
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49f28bab
...
@@ -15,7 +15,7 @@ PGL v1.1 2020.4.29
...
@@ -15,7 +15,7 @@ PGL v1.1 2020.4.29
-
We add newly graph level operators like
**GraphPooling**
and
[
**GraphNormalization**
](
https://arxiv.org/abs/2003.00982
)
for graph level predictions.
-
We add newly graph level operators like
**GraphPooling**
and
[
**GraphNormalization**
](
https://arxiv.org/abs/2003.00982
)
for graph level predictions.
-
We relase a PGL-KE toolkit
[
here
](
./exmaples/pgl-ke
)
including classical knowledge graph algorithms like TransE, TransR, RotatE.
-
We relase a PGL-KE toolkit
[
here
](
./exmaples/pgl-ke
)
including classical knowledge graph
embedding t
algorithms like TransE, TransR, RotatE.
------
------
...
...
README.zh.md
浏览文件 @
49f28bab
...
@@ -13,6 +13,7 @@
...
@@ -13,6 +13,7 @@
-
新增了图级别的算子包括
**GraphPooling**
以及
[
**GraphNormalization**
](
https://arxiv.org/abs/2003.00982
)
,这样你就能实现更多复杂的图级别分类模型。
-
新增了图级别的算子包括
**GraphPooling**
以及
[
**GraphNormalization**
](
https://arxiv.org/abs/2003.00982
)
,这样你就能实现更多复杂的图级别分类模型。
-
新增PGL-KE工具包,里面包含许多经典知识图谱图嵌入算法,包括TransE, TransR, RotatE,详情可见
[
这里
](
./examples/pgl-ke
)
Paddle Graph Learning (PGL)是一个基于
[
PaddlePaddle
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
)
的高效易用的图学习框架
Paddle Graph Learning (PGL)是一个基于
[
PaddlePaddle
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
)
的高效易用的图学习框架
...
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