图神经网络
从图表示学习到图神经网络（GNN 完整入门课程）
讲师：Younes Sadat-Nejad
口袋资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！
用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。
你将学到什么
- 图表示学习
- 图神经网络（GNN）
- 图表分析
- 图嵌入
- 深度漫步
- 节点2Vec
- 图卷积网络（GCN）
- 图注意力网络（GAT）
- 简化图卷积（SGC）
- 归纳学习和探析学习
- 图圣人
- Pytorch 几何
- 卷积
要求
- 机器学习和深度学习的背景介绍
- 信号处理和数据分析的背景介绍
- 代数
- Python
描述
近年来，图神经网络（GNN）凭借其强大的表达能力和出色的性能在各个领域越来越受欢迎。图结构使我们能够捕获具有复杂结构和关系的数据，GNN 为我们提供了研究和建模这种复杂数据表示的机会，以完成分类、聚类、链接预测和鲁棒表示等任务。
虽然 GNN 的最初动机可以追溯到 1997 年，但直到几年前（2017 年左右），图深度学习才开始引起广泛关注。
由于这个概念相对较新，大部分知识都是通过会议和期刊论文学习的，当我开始学习 GNN 时，我很难知道从哪里开始以及读什么，因为没有可用的课程来构建内容。因此，我亲自构建了这门课程，目的是构建学习材料并为 GNN 提供快速完整的入门课程。
本课程将为学习图神经网络提供完整的入门材料。通过完成本课程，您可以在理论和实践上很好地理解该主题。
这意味着您将看到数学和代码。
如果您想开始学习图神经网络，这就是为您准备的。
如果您希望能够在 PyTorch Geometric 中实现图神经网络模型，这适合您。
本课程适合谁：
- 工程研究生
- 计算机科学研究生
- 数据科学家
- 有兴趣学习图神经网络的 Python 开发人员
- 深度学习工程师
- 机器学习工程师
- 信号处理工程师
- 神经网络热情
声明：口袋资源网（koudaizy.com）提供的所有课程、素材等资源全部来源于互联网，赞助VIP仅用于对口袋资源服务器带宽及网站运营等费用支出做支持，从本站下载资源，说明你已同意本条款。
