graphs-datasets/MNIST

MNIST数据集由55000张图像组成，分为10个类别，并以图的形式表示。该数据集源自计算机视觉领域，适用于多类图分类任务。

原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

• 数据集名称: MNIST
• 数据集概要: 包含55000张图像，分为10个类别，以图的形式表示。源自计算机视觉数据集。

支持的任务和排行榜

• 任务类型: 多类别图分类

数据集结构

数据属性

• 图数量: 55,000
• 平均节点数: 70.6
• 平均边数: 564.5

数据字段

• node_feat (列表: #nodes x #node-features): 节点特征
• edge_index (列表: 2 x #edges): 构成边的节点对
• edge_attr (列表: #edges x #edge-features): 边的特征
• y (列表: #labels): 可用标签数量
• num_nodes (整数): 图的节点数
• pos (列表: 2 x #node): 每个节点的位置信息

数据分割

• 分割情况: 数据已分割，源自PyGeometric版本的数据集。

附加信息

许可信息

• 许可类型: MIT许可

引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2003-00982, author = {Vijay Prakash Dwivedi and Chaitanya K. Joshi and Thomas Laurent and Yoshua Bengio and Xavier Bresson}, title = {Benchmarking Graph Neural Networks}, journal = {CoRR}, volume = {abs/2003.00982}, year = {2020}, url = {https://arxiv.org/abs/2003.00982}, eprinttype = {arXiv}, eprint = {2003.00982}, timestamp = {Sat, 23 Jan 2021 01:14:30 +0100}, biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2003-00982.bib}, bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org} }