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赢咖4娱乐CS224W 图机器学习课斯坦福大牛主讲
作者:管理员    发布于:2021-05-20 23:24    文字:【】【】【

  赢咖4在分析、处理大规模图形的过程中,往往在计算、算法和建模等方面充斥着挑战。

  而本课程,就是针对上述的种种问题而设计,适合初学者入门,也能让有一定编码能力和数学基础的同学进行一次梳理。

  主讲人为斯坦福计算机学院副教授 Jure Leskovec,图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 的作者之一,GNN 里一半的前沿研究和新应用都绕不开这位大佬。

  课程共 20 节,大家可以一边学习课程内容,一边按照日程安排里的 homework(书面作业)和 Colab(代码编写)来巩固练习。

  其实本门课程原来叫做 Analysis of Networks,主做传统网络分析,研究图这一强大的数据结构,对样本之间的复杂关系信息进行建模。

  但在实际应用里,真实图的数据量动辄上亿节点,内部拓扑结构又极为复杂,很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、PageRank 等算法应用到实际任务上。

  因此近年来,将机器学习方法和图数据结合起来,即图机器学习,逐渐成为近年来机器学习中的一股热潮,特别是图神经网络(GNN)。

  本门课程也因此改名为 Machine Learning with Graphs,并于 19 年秋季后,增加了有关 GNN 的相关内容,受到了广大炼丹爱好者的高度评价。

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  • 脚注信息
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