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DHG (DeepHypergraph) 是基于 PyTorch 的深度学习包， 可用于图神经网络以及超图神经网络。 其支持 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、从顶点集到顶点集 * 等低阶或高阶信息传递的通用框架。DHG的英文全称是Digital Human resource Government，数字化人力资源治理系统，是东宝软件融合战略人力资源管理、人力资源三支柱等行业先进理念，深度运用大数据和AI人工智能工具而设计的人力资源治理系统。东宝DHG数字化人才管理系统是第五代人力资源管理软件，具备战略管理思维、成为实现战略目标的有效支撑，DHG数字化人才管理系统采用HR理论化研究+场景化应用+数字化落地三化融合全面提供多模块综合解决方案。搜索结果包含更多数据集、最新模型和可视化功能！ 2022-08-25 -> DHG's first version v091 is now available! 2022-08-25 -> DHG的第一个版本 v091 正式发布！ DHG (DeepHypergraph) is a deep learning library built upon PyTorch for learning with both Graph Neural Networks and Hypergraph Neural Networks当前版本DHG实现的高阶关联结构包括超图，以后我们将增加更多的高阶关联结构。 构建超图 超图 是超边中不含方向信息的超图。 超图内的每条超边可以连接两个或更多的顶点，其可以用所有顶点的子集表示。 可以使用如下方式构建： 超边列表 (默认) dhgHypergraph2022-09-25 -> v092 正式发布！ 包含更多数据集、最新模型和可视化功能！ 2022-08-25 -> DHG's first version v091 is now available! 2022-08-25 -> DHG的第一个版本 v091 正式发布！ DHG (DeepHypergraph) is a deep learning library built upon PyTorch for learning with both Graph Neural Networks and Hypergraph 定义 超图 (也可以称为无向超图) 可以表示为 G = { V, E } 。 V 是 顶点 集 (也可以称为 节点 或者 点 ); E ⊆ { P ( V) } 是 超边 集 (也可以称为 边 ), 其中 P ( V) 是 V 的 幂集 。 每一条超边 e ∈ E 可以包含两个或更多顶点。 图内的边仅可以连接2个顶点 DHG（Digital Human resource Government）数字化人才治理系统，是一款融合战略人力资源管理 [1]、 人力资源 三支柱 [2]等行业先进理念，深度运用大数据 [3]和AI 人工智能 [4]工具，设计的人力资源管理软件。 DHG设计背景 人力资源管理软件 发展轨迹 [5 DHG is a deep learning library for both Hypergraph Neural Networks and Graph Neural Networks One path in DHG can propagate messages from vertex to vertex or from vertex set to vertex set Support High-Order Message Passing on Structure

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