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图神经网络
睡不醒的喏喏
创建于2022-10-16
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记录自学图神经网络的过程,主学CS224W的课程,其他为辅。
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共7篇文章
创建于2022-10-16
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CS224W课程(图神经网络)笔记:010-RGCN and Knowledge Graph Embeddings
在本节我们主要了解以下内容:GCN如何应用到异构图上、知识图谱的节点嵌入模型,主要是利用Embeddings矩阵进行计算。
CS224W课程(图神经网络)笔记:06/07/08-GNN
在本节我们可以了解到:基础的GNN网络模型/GCN、GraphSAGE、GAT三大模型原理以及区别/ transductive和inductive训练方式区别以及做法
CS224W课程(图神经网络)笔记:04-PageRank
在本节我们可以了解到:1 PageRank的原理。2 PageRank如何应用到推荐系统上。3 图看成矩阵问题进行求解是所有算法中最关键的想法。
CS224W课程(图神经网络)笔记:03-nodeembed
在本节我们将了解到以下内容:Deepwalk 主要思想是利用随机游走产生序列,当成句子输入到word2vec学习到特征。
CS224W课程(图神经网络)笔记:02-tradtion_ml
本节对应CS224W的第二个ppt,在本节我们可以了解到如何在节点/边/图层面上提取特征,应用到机器学习上并完成相应的任务
CS224W课程(图神经网络)笔记:01-intro
CS224W讲述的是图在机器学习中的应用问题。本系列是本人对CS224W中的slides的个人解读,仅记录在学习过程中的思考。
Word2Vec过程详解(极易理解)
word2vec是一种词嵌入模型,对单词进行one-hot编码得到的序列数据训练,得到$d$维空间上的词向量,从而得到降维的效果。