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图卷积神经网络视频课程

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2022-5-3 20:41:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
    图卷积神经网络视频课程
    资源描述及截图:
    │  图卷积神经网络开课仪式.pptx
    │     
    ├─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
    │      GCN第一节课.pdf
    │      
    ├─第2章 谱域图卷积介绍
    │      第2章谱域图卷积介绍.mp4
    │      第二节课-谱域图卷积.pdf
    │   
    ├─第3章 空域图卷积介绍
    │      3.1-3.2 空域卷积.mp4
    │      3.1-3.2-3.3-3.4--L3空域图卷积介绍.pdf
    │      3.3-3.4 空域卷积.mp4
    │      3.5-3.6-v5.0过平滑现象.pdf
    │      3.5图卷积网络回顾 空域图卷积2.mp4
    │      3.6过平滑现象.mp4
    │      
    ├─第4章 图卷积的实践应用
    │      图卷积神经网络的应用.mp4
    │      第五节课.pdf
    │     
    ├─第5章 实践:基于PyG的图卷积的节点分类
    │  │  19:第五章作业讲评.mp4
    │  │  保存模型与相关代码.zip
    │  │  实践作业.pdf
    │  │  
    │  ├─第1节 环境搭建
    │  │       环境搭建.mp4
    │  │      
    │  ├─第2节 基于PyG框架的节点分类实践
    │  │      16:节点分类实践(上).mp4
    │  │      16:节点分类实践(下).mp4
    │  │      
    │  ├─第3节 构造自己的数据集&查阅其他GCN方法
    │  │      17:构造自己的数据集&查阅其他GCN方法.mp4
    │  │      
    │  └─第4节 实践作业
    │          第六次课.pdf
    │          节点分类code
    │         
    ├─第6章 实践:基于Pytorch的图卷积的交通预测
    │   │  图卷积第6章优秀作业(PCCH)
    │   │  
    │   ├─第1节 课件&代码
    │   │      code.rar
    │   │      第七次课.pdf
    │   │      
    │   ├─第2节 时序数据处理及建模
    │   │      20:时序数据处理及建模.mp4
    │   │      
    │   ├─第3节 基于Pytorch的交通流量预测
    │   │      21:基于Pytorch的交通流量预测.mp4
    │   │      
    │   └─第4节 作业
    │           作业.pdf
    │  
    └─图神经网络(GNN)100篇论文集
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           Survey

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