2020年图卷积神经网络视频教程课程

课程介绍：

非常系统！从GNN发开展始，分了spatial和spectral的，该讲的graph laplacian, graphconvolution都有，最主流的几种cheb polynomial啥的也都有。接着是implementation教程和应用领域，该讲的都讲了。有代码、视频讲解和课件，课也非常新，推荐想入门GNN的买这门课。

〖课程目录〗:

• | └──10、图卷积神经网络（完结）
• | | ├──第1章 从欧几里得空间到非欧几里得空间
• | | | ├──Chapter1卷积神经网络-从欧式空间到非欧式空间.mp4 238.94M
• | | | └──GCN第一节课.pdf 1.89M
• | | ├──第2章 谱域图卷积介绍
• | | | ├──第2章谱域图卷积介绍.mp4 324.50M
• | | | └──第二节课-谱域图卷积.pdf 3.29M
• | | ├──第3章 空域图卷积介绍
• | | | ├──3.1-3.2 空域卷积.mp4 356.77M
• | | | ├──3.1-3.2-3.3-3.4–L3空域图卷积介绍（一）.pdf 2.16M
• | | | ├──3.3-3.4 空域卷积.mp4 132.89M
• | | | ├──3.5-3.6-v5.0过平滑现象.pdf 2.44M
• | | | ├──3.5图卷积网络回顾 空域图卷积2.mp4 163.87M
• | | | └──3.6过平滑现象.mp4 310.24M
• | | ├──第4章 图卷积的实践应用
• | | | ├──第五节课.pdf 3.06M
• | | | └──图卷积神经网络的应用.mp4 460.50M
• | | ├──第5章 实践：基于PyG的图卷积的节点分类(1)
• | | | ├──第1节 环境搭建
• | | | ├──第2节 基于PyG框架的节点分类实践
• | | | ├──第3节 构造自己的数据集&查阅其他GCN方法
• | | | ├──第4节 实践作业
• | | | ├──19：第五章作业讲评.mp4 61.49M
• | | | ├──保存模型与相关代码.zip 4.40M
• | | | └──实践作业.pdf 279.81kb
• | | ├──第6章 实践：基于Pytorch的图卷积的交通预测
• | | | ├──第1节 课件&代码
• | | | ├──第2节 时序数据处理及建模
• | | | ├──第3节 基于Pytorch的交通流量预测
• | | | ├──第4节 作业
• | | | └──图卷积第6章优秀作业（PCCH）.zip 32.78M
• | | ├──图神经网络（GNN）100篇论文集
• | | | ├──Applications
• | | | ├──Models
• | | | └──Survey
• | | └──图卷积神经网络开课仪式.pptx 362.72kb

yeyudao普通

收藏 海报 链接