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[人工智能&深度学习] 深度学习-图神经网络实战 全套无加密带资料

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    发表于 2024-5-14 23:56:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
    唐宇迪老师的深度学习-图神经网络实战

    cf20968e35777549b6eb43f21e2f31f2_f8ae34e29b09480e8f10c32c3cf51080_imageView&qu.jpeg
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    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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