Networks,包括社交网络,社会是亿万级别人的集合,电子设备的通讯和金融交易网络,基因蛋白质调控生命的网络和大脑神经元之间联系的网络。 Graphs,作为一种表示,信息和知识可以做连接,数据点之间根据相似性可以连接,具有自然关系的结构如分子、场景图、3D形状、基于粒子的物理模拟等可以用图来连接。 但在很多时候,networks和...
这个系列是CS224W: Machine Learning with Graphs Stanford / Fall 2021的笔记。所有笔记参照课程主页的 slide。1. 无向图和有向图——有无方向(有无箭头) 2. 各种各样的图图的表示 G = (V, E, R, T) .其中:V:节…
Reasoning over Knowledge Graphs(基于知识图的推理) Frequent Subgraph Mining with GNNs(使用GNN进行频繁子图挖掘) Community Structure in Networks(网络中的社区结构) Traditional Generative Models for Graphs(图数据的传统生成模型) Deep Generative Models for Graphs(图数据的深度生成模型) Advanced Topics on GNNs(...
最近我们小组开始整理CS224W机器学习图网络的一些笔记,这是第一课对应的PPT。 课程相关PPT链接: http://web.stanford.edu/class/cs224w/slides/01-intro.pdf 一、Why Networks 第一部分简单介绍下关于图网络的一些基本定义,应用和意义。 网...
Machine Learning for Graphs(基于图的机器学习) Traditional Methods for ML on Graphs(图数据上的传统方法) Node Embeddings(节点嵌入) Link Analysis: PageRank(PageRank) Label Propagation for Node Classification(用于节点分类的标签传播) Graph Neural Networks(图神经网络) ...
Machine Learning in Graphs Goal :Make predictions for a set of objects Design choices : Features :dd-dimensional vectors Objects :Nodes, edges, sets of nodes, entire graphs Objective function :What task are we aiming to solve? Example :node-level prediction ...
最近我们小组开始整理CS224W机器学习图网络的一些笔记,这是第一课对应的PPT。 课程相关PPT链接: http://web.stanford.edu/class/cs224w/slides/01-intro.pdf 一、Why Networks 第一部分简单介绍下关于图网络的一些基本定义,应用和意义。 网络的定义:网络是描述一系列交互实体的复杂系统的一种通用语言。
斯坦福Machine Learning with Graphs学习笔记(第一讲) 一、Why Networks 二、网络的应用 2.1 应用领域 三、图的结构 3.1 网络表示的选择 3.2 点的度(Degree) 3.3 图的表示方式 邻接矩阵(Adjacency Matrix) 边列表(Edge list) 邻接列表(Adjacency list)
Latouche, P., Rossi, F.: Graphs in machine learning: an intro- duction. In: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, Bruges, Bel- gium, 22-24 April 2015. arXiv:1506.06962v1P. Latouche and F. Rossi. Graphs in machine learning: An ...
As more of such structured and semi-structured data is becoming available, the machine learning methods that can leverage the signal in these data are becoming more valuable, and the importance of being able to effectively mine and learn from such data is growing. These graphs are typically ...