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。 网络(Network)和图(Graph)的一些...
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) Knowledge Graph Embeddings(知识图谱嵌入...
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。 网络(Network)和图(Graph)的一些区别: 网络通常指真实的系统,eg.互联网、社交网络、信息网络、代谢网络、...
pwd=qsuy http://web.stanford.edu/class/cs224w/ 课程内容:表征学习和图神经网络;万维网算法;知识图谱推理;影响最大化;疾病爆发检测,社交网络分析。 2021新增内容:GNNs for Recommender Systems, Deep Generative Models for Graphs 邀请大牛分享:Geometric Deep Learning(Deep Mind) 展开更多...
全球名校AI课程库(20)| Stanford斯坦福 · 图机器学习课程『Machine Learning with Graphs』 🏆课程学习中心|🚧其他名校AI课程合辑|🌍课程主页|📺中英字幕视频|🚀项目代码解析 课程介绍 图是一种强大的数据结构,可以用于建模许多真实世界的场景,图能够对样本之间的关系信息进行建模。但是真实图的数据量庞大,...
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…
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。 网络(Network)和图(Graph)的一些区别: 网络通常指真实的系统,eg.互联网、社交网络、信息网络、代谢网络、...
全球名校AI课程库(20)| Stanford斯坦福 · 图机器学习课程『Machine Learning with Graphs』,课程对于graph方向的数据挖掘、机器学习(神经网络)有全面的知识覆盖。如果想学习非结构化的图数据上的各类算法,这是最权威的课程之一。
《CS224W: Machine Learning with Graphs(Sanford / Fall 2019)》 byJure Leskovec http://web.stanford.edu/class/cs224w/ 斯坦福新课:图机器学习 https://www.youtube.com/playlist?list=PLOl6V2H5_aPv9tq57agsl6s3WtRfYpS6u http://t.cn/Aien96Uf ...
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