YeSYeSY创建的收藏夹图神经网络内容:【双语字幕】斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021) by Jure Leskovec,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
本文为大家带来了一份斯坦福大学的最新课程CS224W——图机器学习,主讲人是斯坦福大牛Jure Leskovec,他是图表示学习方法node2vec和 GraphSAGE 作者之一。 CS224W | Home 课程目录为: 01:课程介绍和图机器学习(Introduction; Machine Learning for Graphs) 02:传统图机器学习方法(Traditional Methods for ML on Graphs) ...
【双语字幕】斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021) by Jure Leskovec 11.5万播放 1.1 - Why Graphs 11:54 1.2 - Applications of Graph ML 20:27 1.3 - Choice of Graph Representation 20:26 2.1 - Traditional Feature-based Methods- Node 27:30 2.2 - Traditional Feature-based Methods- Link 16:47 2....
课程主讲人 Jure Leskovec 是斯坦福大学计算机科学副教授,也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 的作者之一。他主要的研究兴趣是社会信息网络的挖掘和建模等,特别是针对大规模数据、网络和媒体数据。据 Google Scholar 显示,Jure Leskovec 发表论文 400 余篇,被引用次数超过 77000 次,h 指数为 111。其论文多次发...
课程主讲人 Jure Leskovec 是斯坦福大学计算机科学副教授,也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 的作者之一。他主要的研究兴趣是社会信息网络的挖掘和建模等,特别是针对大规模数据、网络和媒体数据。据 Google Scholar 显示,Jure Leskovec 发表论文 400 余篇,被引用次数超过 77000 次,h 指数为 111。其论文多次发...
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主讲人是图网络领域的大牛Jure Leskovec,是斯坦福大学计算机学院的副教授,也是图表示学习方法node2vec和 GraphSAGE 作者之一。在谷歌学术搜索(Google Scholar)上,Jure拥有接近4.5万的论文引用数量,H指数为84。 Leskovec的研究重点是对大型社会和信息网络进行分析和建模,以研究跨社会,技术和自然世界的现象。他专注于网络结...