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商品編號：	DUE2614

商品名稱：	Udemy線上課程圖神經網絡實戰講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文版(DVD版)

語系版本：	中文發音中文版

官方網站：	https://xyz567.com

運行平台：	官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用

更新日期：	2023-04-01

光碟片數：	1片DVD光碟

銷售價格：	$150元

Udemy線上課程圖神經網絡實戰講師:唐宇迪唐影音教學中文發音中文版(DVD版)

內容說明:

圖神經?絡模塊課程旨在幫助同學們快速掌握深度學習在圖模型領域算法及其應?項?。內容主要包括三個模塊：1.圖神經?絡經典算法解讀，詳細解讀GNN,GCN,注意?機制圖模型等算法；2 . 圖神經?絡框架PyTorch-Geometric，全程實戰解讀圖神經?絡框架應??法；3 .圖神經?絡項?實戰，基于真實數據集與實際項?展開圖數據集構建與模型訓練并應?到實際場景中。實戰項目中主要包括圖神經網絡在各大場景中的應用，首先講解應用算法，并切結合具體論文展開分析，源碼講解全部基于真實數據集與實際任務需求進行展開。適合AI方向準備搞研究生的同學們，也適合這個方向準備針對自己的數據進行建模與應用分析的。

課程內容:

01 - 圖神經網絡基礎
001 1-圖神經網絡應用領域分析.mp4
002 2-圖基本模塊定義.mp4
003 3-鄰接矩陣的定義.mp4
004 4-GNN中常見任務.mp4
005 5-消息傳遞計算方法.mp4
006 6-多層GCN的作用.mp4
007 課件與代碼下載.html

02 - 圖卷積GCN模型
008 1-GCN基本模型概述.mp4
009 2-圖卷積的基本計算方法.mp4
010 3-鄰接的矩陣的變換.mp4
011 4-GCN變換原理解讀.mp4

03 - 圖模型必備神器PyTorch Geometric安裝與使用
012 1-PyTorch Geometric工具包安裝與配置方法.mp4
013 2-數據集與鄰接矩陣格式.mp4
014 3-模型定義與訓練方法.mp4
015 4-文獻引用數據集分類案例實戰.mp4

04 - 使用PyTorch Geometric構建自己的圖數據集
016 1-構建數據集基本方法.mp4
017 2-數據集與任務背景概述.mp4
018 3-數據集基本預處理.mp4
019 4-用戶行為圖結構建立.mp4
020 5-數據集建立函數介紹.mp4
021 6-網絡結構定義模塊.mp4
022 7-TopkPooling進行下采樣任務.mp4
023 8-獲取全局特征.mp4
024 9-模型訓練與總結.mp4

05 - 圖注意力機制與序列圖模型
025 1-圖注意力機制的作用與方法.mp4
026 2-鄰接矩陣計算圖Attention.mp4
027 3-序列圖神經網絡TGCN應用.mp4
028 4-序列圖神經網絡細節.mp4

06 - 圖相似度論文解讀
029 1-要完成的任務分析.mp4
030 2-基本方法概述解讀.mp4
031 3-圖模型提取全局與局部特征.mp4
032 4-NTN模塊的作用與效果.mp4
033 5-點之間的對應關系計算.mp4
034 6-結果輸出與總結.mp4

07 - 圖相似度計算實戰
035 1-數據集與任務概述.mp4
036 2-圖卷積特征提取模塊.mp4
037 3-分別計算不同Batch點的分布.mp4
038 4-獲得直方圖特征結果.mp4
039 5-圖的全局特征構建.mp4
040 6-NTN圖相似特征提取‘.mp4
041 7-預測得到相似度結果.mp4

08 - 基于圖模型的軌跡估計
042 1-數據集與標注信息解讀.mp4
043 2-整體三大模塊分析.mp4
044 3-特征工程的作用與效果.mp4
045 4-傳統方法與現在向量空間對比.mp4
046 5-輸入細節分析.mp4
047 6-子圖模塊構建方法.mp4
048 7-特征融合模塊分析.mp4
049 8-VectorNet輸出層分析.mp4

09 - 圖模型軌跡估計實戰
050 1-數據與環境配置.mp4
051 2-訓練數據準備.mp4
052 3-Agent特征提取方法.mp4
053 4-DataLoader構建圖結構.mp4
054 5-SubGraph與Attention模型流程.mp4

10 - 圖神經網絡結合時間序列
055 1-業務應用場景介紹與分析.mp4
056 2-圖神經網絡建模解決思路與方法.mp4
057 3-傳感器節點特征提取方法.mp4
058 4-圖模型結合時間序列.mp4
059 5-ICU傳感器數據集介紹.mp4

11 - 圖時間序列預測項目實戰
060 1-醫療數據處理與特征提取.mp4
061 2-時序特征與靜態特征處理.mp4
062 3-序列長度處理與統一.mp4
063 4-數據預處理與輸入特征構建.mp4
064 5-圖結構樣本構建.mp4
065 6-圖注意力機制模塊設計與實現.mp4
066 7-時序特征構建與總結.mp4

12 - 異構圖模型算法解讀
067 1-圖注意力模塊回顧.mp4
068 2-異構圖基本結構通俗解讀.mp4
069 3-MetaPath與基本計算流程分析.mp4
070 4-路徑加權聚合得到節點特征.mp4
071 5-淘寶異構圖分析.mp4
072 6-Link邊預測方法解讀.mp4

13 - 異構圖構建實例分析
073 1-影評數據集讀取與處理.mp4
074 2-點和邊特征定義.mp4
075 3-邊的切分與采樣方式.mp4
076 4-異構圖模型定義方法.mp4

14 - KIE圖模型關系抽取算法解讀
077 1-KIE要完成的任務分析.mp4
078 2-任務流程分析概述.mp4
079 3-特征拼接與聚合.mp4
080 4-圖結構中節點特征計算方法.mp4
081 5-消息傳遞計算方法.mp4

15 - KIE圖模型應用源碼解讀
082 1-配置文件以及要完成的任務解讀.mp4
083 2-KIE數據集格式調整方法.mp4
084 3-配置文件與標簽要進行處理操作.mp4
085 4-邊框要計算的特征分析.mp4
086 5-標簽數據處理與關系特征提取.mp4
087 6-特征合并處理.mp4
088 7-準備拼接邊與點特征.mp4
089 8-基于圖模型訓練輸出結果.mp4

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