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图机器学习(时下最炙手可热新技术/8章3大模型应用)
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分类:
机器学习
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总时长: 8小时2分18秒
价格:159.2
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目录
1. ⼊⻔: 图基础
1.1 图的概述
1.2 图数据
1.3 图挖掘基础
2. ⼊⻔: 机器学习基础
2.1神经网络
2.2卷积&池化
2.3RNN
2.4自编码器
2.5注意力机制
2.6矩阵分解
3. ⼊⻔: 表示学习
3.1 表示学习
3.2 Word2vec
4. 中级: 图表示学习 1.0
4.1 图表示学习
4.2 PCA,LLE,Laplacian Eigenmaps
5. 中级: 图表示学习 2.0 Graph Embedding
5.1 graph embedding 及其分类
5.2 随机游走的图表示学习
5.3 基于矩阵分解的图表示学习
5.4 基于神经网络的图表示学习
6. 中级: 图表示学习 3.0 图神经⽹络
6.1图表示学习3.0图神经网络
6.2图卷积网络
6.3图注意力网络GAT
6.4GAT代码解读
7. 应⽤: 推荐
7.1推荐和图的联系
7.2. 基于图神经⽹络的推荐
8. 应⽤: ⽂本分类
8.1文本分类基础(序列法)
8.2 基于图神经网络的文本分类
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