深度学习-图神经网络实战 全套无加密带资料

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唐宇迪老师的深度学习-图神经网络实战




资源目录：
1-1.1-图神经网络应用领域分析.mp4
1-2.2-图基本模块定义.mp4
1-3.3-邻接矩阵的定义.mp4
1-4.4-GNN中常见任务.mp4
1-5.5-消息传递计算方法.mp4
1-6.6-多层GCN的作用.mp4
2-1.1-GCN基本模型概述.mp4
2-2.2-图卷积的基本计算方法.mp4
2-3.3-邻接的矩阵的变换.mp4
2-4.4-GCN变换原理解读.mp4
3-1.1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法.mp4
3-2.2-数据集与邻接矩阵格式.mp4
3-3.3-模型定义与训练方法.mp4
3-4.4-文献引用数据集分类案例实战.mp4
4-1.1-构建数据集基本方法.mp4
4-2.2-数据集与任务背景概述.mp4
4-3.3-数据集基本预处理.mp4
4-4.4-用户行为图结构创建.mp4
4-5.5-数据集创建函数介绍.mp4
4-6.6-网络结构定义模块.mp4
4-7.7-TopkPooling进行下采样任务.mp4
4-8.8-获取全局特征.mp4
4-9.9-模型训练与总结.mp4
5-1.1-图注意力机制的作用与方法.mp4
5-2.2-邻接矩阵计算图Attention.mp4
5-3.3-序列图神经网络TGCN应用.mp4
5-4.4-序列图神经网络细节.mp4
6-1.1-要完成的任务分析.mp4
6-2.2-基本方法概述解读.mp4
6-3.3-图模型提取全局与局部特征.mp4
6-4.4-NTN模块的作用与效果.mp4
6-5.5-点之间的对应关系计算.mp4
6-6.6-结果输出与总结.mp4
7-1.1-数据集与任务概述.mp4
7-2.2-图卷积特征提取模块.mp4
7-3.3-分别计算不同Batch点的分布.mp4
7-4.4-获得直方图特征结果.mp4
7-5.5-图的全局特征构建.mp4
7-6.6-NTN图相似特征提取.mp4
7-7.7-预测得到相似度结果.mp4
8-1.1-数据集与标注信息解读.mp4
8-2.2-整体三大模块分析.mp4
8-3.3-特征工程的作用与效果.mp4
8-4.4-传统方法与现在向量空间对比.mp4
8-5.5-输入细节分析.mp4
8-6.6-子图模块构建方法.mp4
8-7.7-特征融合模块分析.mp4
8-8.8-VectorNet输出层分析.mp4
9-1.1-数据与环境配置.mp4
9-2.2-训练数据准备.mp4
9-3.3-Agent特征提取方法.mp4
9-4.4-DataLoader构建图结构.mp4
9-5.5-SubGraph与Attention模型流程.mp4
10-1.1-业务应用场景介绍与分析.mp4
10-2.2-图神经网络建模解决思路与方法.mp4
10-3.3-传感器节点特征提取方法.mp4
10-4.4-图模型结合时间序列.mp4
10-5.5-ICU传感器数据集介绍.mp4
11-1.1-医疗数据处理与特征提取.mp4
11-2.2-时序特征与静态特征处理.mp4
11-3.3-序列长度处理与统一.mp4
11-4.4-数据预处理与输入特征构建.mp4
11-5.5-图结构样本构建.mp4
11-6.6-图注意力机制模块设计与实现.mp4
11-7.7-时序特征构建与总结.mp4
12-1.1-图注意力模块回顾.mp4
12-2.2-异构图基本结构通俗解读.mp4
12-3.3-MetaPath与基本计算流程分析.mp4
12-4.4-路径加权聚合得到节点特征.mp4
12-5.5-淘宝异构图分析.mp4
12-6.6-Link边预测方法解读.mp4
13-1.1-影评数据集读取与处理.mp4
13-2.2-点和边特征定义.mp4
13-3.3-边的切分与采样方式.mp4
13-4.4-异构图模型定义方法.mp4
14-1.1-KIE要完成的任务分析.mp4
14-2.2-任务流程分析概述.mp4
14-3.3-特征拼接与聚合.mp4
14-4.4-图结构中节点特征计算方法.mp4
14-5.5-消息传递计算方法.mp4
15-1.1-配置文件以及要完成的任务解读.mp4
15-2.2-KIE数据集格式调整方法.mp4
15-3.3-配置文件与标签要进行处理操作.mp4
15-4.4-边框要计算的特征分析.mp4
15-5.5-标签数据处理与关系特征提取.mp4
15-6.6-特征合并处理.mp4
15-7.7-准备拼接边与点特征.mp4
15-8.8-整合得到图模型输入特征.mp4
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