cs224w是斯坦福关于图神经网络的课程,记录下学习笔记(2022)。 一、介绍 1. 图数据的特点 图数据不像图像和文本一样具有规则的欧几里得空间结构(文本序列或者图像网格),因此传统的RNN、CNN无法直接应用到图数据上。 2. 图学习任务 节点分类:路口拥堵预测 边分类:比如知识图谱实体关系补全、推荐系统(商品-用户关系预测...
CS224w图机器学习(二):Motifs & Structural Roles 内容简介 本文主要介绍CS224W的第三课,图的模块和结构性角色。 CS224W Lecture 3: Motifs and Structural Roles in Networks CS224W第三课的主要内容,第三课的课程PDF可参见如下链接 1 Motifs & Subgraphs 在介绍图的模块前,先引入子图的概念。 如下图所示,分析...
写在前面 最近正在入门图机器学习的相关内容,其中绕不开的经典课程自然是 Stanford 的CS224W: Machine Learning with Graphs. 这门课在 YouTube 上有Winter 2021 学期的录播,本专栏笔记也基于该版本。 这门课的主讲人是Jure Leskovec教授,他在图机器学习领域有很多开创性的工作。在听课过程中,我时常会查阅 slides ...
为了深入探讨这一领域,斯坦福大学开设了CS224W《图机器学习》课程,该课程由计算机学院副教授Jure Leskovec主讲。Jure Leskovec不仅是图表示学习方法node2vec和GraphSAGE的作者之一,还是GNN领域里众多前沿研究和新应用的引领者,这使得他的课程极具权威性和前瞻性。 课程背景与简介 CS224W课程是专门针对分析和处理大规模图形...
斯坦福大学CS224W图机器学习公开课-同济子豪兄中文精讲 官方课程主页:https://web.stanford.edu/class/cs224w 同济子豪兄中文精讲课程主页:https://github.com/TommyZihao/zihao_course/tree/main/CS224W 关键词:图计算、图机器学习、图数据挖掘、图神经网络、图卷积神经网络、图深度学习、图数据库、搜索引擎、知识...
图与机器学习:斯坦福CS224W简介 在机器学习领域,图数据是一种常见的数据形式,例如社交网络、推荐系统和生物网络都可以表示为图。为了处理这种类型的数据,我们需要一些特殊的工具和技术。斯坦福大学的CS224W课程专门探讨了图数据与机器学习的结合,帮助学生理解和应用这一领域的知识。
斯坦福大学CS224W图机器学习公开课-同济子豪兄中文精讲 官方课程主页:https://web.stanford.edu/class/cs224w 同济子豪兄中文精讲课程主页:https://github.com/TommyZihao/zihao_course/tree/main/CS224W 关键词:图计算、图机器学习、图数据挖掘、图神经网络、图卷积神经网络、图深度学习、图数据库、搜索引擎、知识...
CS224W Lecture 8: Graph Neural Networks 上图为CS224W第八讲的内容框架,如下链接为第八讲的课程讲义 1 Introduction 我们先简单回顾上一章节讲的Node Embedding,如下图所示,我们期望通过一个编码网络,将图的节点映射到一个Embedding空间中,同时满足节点在图中的相似度与Embedding空间的相似度是类似的。上一章节主要...
开始学习GNN相关的内容,课程是YouTube上公开的Standford_CS224W,本文介绍了一些在节点程度上的图论知识点, Node-level Tasks and Features 主要有四种描述网络中一个节点的结构和位置: Node degree Node centrality Clustering coefficient Graphlet Node degree ...
Stanford_CS224W---Node Embeddings 对图的节点和图本身进行嵌入处理。 传统的机器学习步骤,过程简单总结就是特征提取+学习算法 而图表征学习则将特征提取进行自动化。 Goal:获得高效的任务无关的特征,并且用于机器学习 这节课将的就是将节点嵌入向量空间。为了简单演示,选择优化一个look-up ...