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、C… knight CS224W 图机器学习 自学笔记4 - Motifs and Structural Roles 这是CS224W Machine Learning with Graph学习笔记第4篇-Motif...
Stanford CS224W、知识图谱实战 DeepWalk、Node2vec PageRank GNN、GCN、Graph-SAGE、GIN、GAT Trans-E、Trans-R 扩展学习:图计算 图论与数据结构: 中心性、连通性、最短路径、关键路径、拓扑排序、聚集系数、标签传播 概率图模型: Koller的公开课 图机器学习: 图神经网络 图嵌入 Graph Embedding 节点、边、子图、...
katrina:【CS224W学习笔记 day02】 节点表示(Node embedding)11 赞同 · 1 评论文章 在深度学习领域同样可以把图的任务分为这三类: 1.图神经网络任务定义 【node-level】 (节点分类)将一张图输入到GNN中之后,我们就可以得到所有节点的embedding、这样我们就可以把这些embedding直接当成一个个的样本特征丢入线性回归...
其中 遍历所有节点,并遍历从uu节点出发的随机游走序列的所有邻域节点,计算节点uu和节点vv在该随机游走序列中共现。 2.3 计算优化 负采样: 其中 (非均匀分布采样), 梯度下降: 全局梯度下降(Gradient Descent):求所有节点uu总梯度 ,并迭代更新 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent):每次随机游走优化一次 ,并迭代更...
编辑: Houye 上一节介绍了, Cs224W 8.1-Graph Neural Network 图机器学习基础 图卷积和GraphSAGE 本小节从GCN过渡到graphsage的过程是非常自然,二者的不同之处仅仅是box处做了一些修改: 这里提到了weighted average,实际上指的就是当图为带权图的时候,我们进行average之前,每个节对应的要乘上edge的权重再平均,这...
主讲人为斯坦福计算机学院副教授Jure Leskovec,图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 的作者之一,GNN里一半的前沿研究和新应用都绕不开这位大佬。 顺带一提这位老师是斯洛文尼亚人,一口小弹舌毛式英语,讲起课来很有精神。 这门公开课已于今年3月底完结,课程主页上有全套课件可供下载。
流程 一、认领 首先查看整体进度,确认没有人认领了你想认领的章节。 然后回复 ISSUE,注明“章节 + QQ 号”。 二、整理笔记 下载英文字幕 翻译(可以利用谷歌翻译,但一定要把它变得可读) 排版成段落,并添加视频截图 三、提交 forkGithub 项目 将文档放在docs中。
Breadcrumbs zihao_course /CS224W / 8-GIN.md Latest commit HistoryHistory File metadata and controls Preview Code Blame 68 lines (35 loc) · 2.11 KB Raw 图神经网络的表达能力 同济子豪兄 2023-3-13 视频 中文精讲视频:https://www.bilibili.com/video/BV1MT411Y7da Youtube视频: https://...
同济子豪兄 2023-1-18 视频 中文精讲视频:https://www.bilibili.com/video/BV1AP4y1r7Pz Youtube视频: https://www.youtube.com/watch?v=rMq21iY61SE&list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn&index=7 https://www.youtube.com/watch?v=Xv0wRy66Big&list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn&inde...
解决方案:把 AND-OR 查询转化为等效的 DNF(Disjunctive Normal Form,析取范式),即对操作逻辑进行调整和拆分,确保并集操作只在最后一步发生。示例: 如何定义实体(节点)与多个 box 并集结果之间的距离? 假设m 个 box 的并集结果为q=q1∪q2∪...∪qm