【Udemy中英字幕】Graph Neural Network

图神经网络

从图表示学习到图神经网络（GNN 完整入门课程）

讲师：Younes Sadat-Nejad

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你将学到什么

• 图表示学习
• 图神经网络（GNN）
• 图表分析
• 图嵌入
• 深度漫步
• 节点2Vec
• 图卷积网络（GCN）
• 图注意力网络（GAT）
• 简化图卷积（SGC）
• 归纳学习和探析学习
• 图圣人
• Pytorch 几何
• 卷积

要求

• 机器学习和深度学习的背景介绍
• 信号处理和数据分析的背景介绍
• 代数
• Python

描述

近年来，图神经网络（GNN）凭借其强大的表达能力和出色的性能在各个领域越来越受欢迎。图结构使我们能够捕获具有复杂结构和关系的数据，GNN 为我们提供了研究和建模这种复杂数据表示的机会，以完成分类、聚类、链接预测和鲁棒表示等任务。

虽然 GNN 的最初动机可以追溯到 1997 年，但直到几年前（2017 年左右），图深度学习才开始引起广泛关注。

由于这个概念相对较新，大部分知识都是通过会议和期刊论文学习的，当我开始学习 GNN 时，我很难知道从哪里开始以及读什么，因为没有可用的课程来构建内容。因此，我亲自构建了这门课程，目的是构建学习材料并为 GNN 提供快速完整的入门课程。

本课程将为学习图神经网络提供完整的入门材料。通过完成本课程，您可以在理论和实践上很好地理解该主题。
这意味着您将看到数学和代码。

如果您想开始学习图神经网络，这就是为您准备的。

如果您希望能够在 PyTorch Geometric 中实现图神经网络模型，这适合您。

本课程适合谁：

• 工程研究生
• 计算机科学研究生
• 数据科学家
• 有兴趣学习图神经网络的 Python 开发人员
• 深度学习工程师
• 机器学习工程师
• 信号处理工程师
• 神经网络热情