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Author: ZW-ZHANG

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 # 智图 (AutoGL)
-[English Introduction](README_en.md)
+[English Introduction](https://www.gitlink.org.cn/THUMNLab/AutoGL/README_en.md)
 用于图数据的自动机器学习框架和工具包。
 
 *由清华大学媒体与网络实验室进行开发与维护*
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     - 我们扩展了支持的[神经架构搜索算法](http://mn.cs.tsinghua.edu.cn/autogl/documentation/docfile/tutorial/t_nas.html)，例如[AutoAttend](https://proceedings.mlr.press/v139/guan21a.html)，[GASSO](https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/hash/8c9f32e03aeb2e3000825c8c875c4edd-Abstract.html)， [硬件感知算法](http://mn.cs.tsinghua.edu.cn/autogl/documentation/docfile/documentation/nas.html#autogl.module.nas.estimator.OneShotEstimator_HardwareAware)等。 
 - 2021.07.11 智图更新v0.2.0-pre版本! 在新版本中，智图支持[神经架构搜索(NAS)](http://mn.cs.tsinghua.edu.cn/autogl/documentation/docfile/tutorial/t_nas.html)，可以对给定的数据集和架构定制化神经网络架构。智图也支持了[采样](http://mn.cs.tsinghua.edu.cn/autogl/documentation/docfile/tutorial/t_trainer.html#node-classification-with-sampling)功能以处理大规模图数据集，包括节点采样、层采样和子图采样。链接预测任务也已经支持。详情请参考我们的[教程](http://mn.cs.tsinghua.edu.cn/autogl/documentation/index.html).
 - 2021.04.16 我们关于图自动机器学习的综述文章已经被IJCAI 2021接受! 详情见[这里](http://arxiv.org/abs/2103.00742)。
-- 2021.04.10 我们的论文[__AutoGL: A Library for Automated Graph Learning__](https://arxiv.org/abs/2104.04987)已经被 _ICLR 2021 Workshop on Geometrical and Topological Representation Learning_ 接受! 您可通过以下方式进行[引用](#引用)。
+- 2021.04.10 我们的论文[__AutoGL: A Library for Automated Graph Learning__](https://arxiv.org/abs/2104.04987)已经被 _ICLR 2021 Workshop on Geometrical and Topological Representation Learning_ 接受! 
 
 ## 介绍