图神经网络系列- 斯坦福CS224W《图机器学习》-学习笔记1

最新推荐文章于 2024-11-23 00:03:13 发布
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分类专栏： 人工智能NLP、计算机视觉及大数据Flink技术
热烈祝贺Gavin大咖2024年北京航空航天大学两本新书《Transformer&ChatGPT解密：原理、源码及案例》、《Transformer& Rasa 解密: 原理、源码及案例》出版发行
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/duan_zhihua/article/details/116242732
本文是斯坦福大学CS224W《图机器学习》课程的学习笔记，介绍了图的基本结构，如节点、边、有向图与无向图、节点的度、完全图、二分图等概念，并探讨了邻接矩阵、边列表和邻接列表等图的表示方法。此外，还讲解了无权重图、有权重图、自环边图、连通性和强弱连通性的概念。

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图神经网络系列- 斯坦福CS224W《图机器学习》-学习笔记1

复杂数据可以表示为对象之间的关系图。图网络是社会、技术和生物系统建模的基本工具。CS224W着重于分析大量图形所面临的计算、算法和建模挑战。通过研究底层的图形结构及其特征，学生们被引入机器学习技术和数据挖掘工具，以发现对各种网络的见解。CS224W主题包括：表示学习和图神经网络；万维网算法；知识图推理； 社会网络分析。

目录

教师团队

在这里插入图片描述

图的基本结构

在这里插入图片描述

  • 对象：节点，顶点—— N

  • 互动：链接，边—— E

  • 系统：网络图—— G(N, E)

有向图及无向图

在这里插入图片描述
在图论中，有向图 是由一组由有向边 连接的顶点组成的图。

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图神经网络系列- 斯坦福CS224W《图机器学习》-学习笔记2
大模型与Agent智能体
04-29 395
图神经网络系列- 斯坦福CS224W《图机器学习》-学习笔记2 学习笔记1 https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/116242732?spm=1001.2014.3001.5501 目录 网络表示度分布图路径图的直径图聚类系数图的连通分量 网络表示 如何评估衡量一个网络？可以用以下属性来表示： 度分布（Degree distribution） P ( k ) 路径长度 h 聚类系数（Clustering coefficient） 连通组件（C
PageRank 算法介绍（斯坦福 CS224W《图机器学习》学习笔记）
baiyuhe的博客
03-06 409
本文是斯坦福 CS224W《图机器学习》课程 (2021) by Jure Leskovec PageRank部分的学习笔记。
cs224w-notes:CS224W课程笔记
05-09
cs224w-notes CS224W课程笔记。 贡献 这些注释使用Markdown编写，并使用Jekyll编译为HTML。 请直接将您的更改添加到Markdown源代码中。 此仓库未配置任何额外的Jekyll插件，因此可以直接由GitHub Pages进行编译。 因此，对Markdown文件的任何更改都将自动反映在实时网站中。 要对此仓库进行任何更改，请先分叉此仓库。 进行所需的更改，然后将其推送到此存储库的自己的分叉副本中。 最后，返回GitHub网站以创建请求请求，以将您的更改带入snap-stanford/cs224w-notes回购中。 如果要在将更改推送到master分支之前在本地测试更改，则可以在自己的计算机上本地运行Jekyll。 为了安装Jekyll，您可以按照其网站（ ）上发布的说明进行操作。 然后，从此仓库的克隆版本的根目录执行以下操作： 对Markdown
【图神经网络】——“斯坦福CS224W”课程笔记（三）
qq_41614419的博客
03-07 2092
Motifs and structural Roles in Networks 本节课主要讨论子图分解在图分析中的重要作用。 1 简介 图可以看作是由许多子图（subgraph）构建而成的。这些子图能够刻画和区分不同的图。例如下面这个电路图可以分解为许多子图。 有一些固定的子图结构，这些子图反应了某种特殊的结构特征，因此我们需要了解和熟悉它们。这里列举了13种包含3个结点的有向子图（非同构的）。 我们用一个“重要性”系数来表示某个子图在一个图中出现的频率程度（后面会有严格定义）。如果是正数表明出现频.
斯坦福 CS224W 图机器学习笔记（三）
龙哥盟
11-23 1381
subgraphs。So。So。So I。And。And。It’s kind。2。What。That。And。These are。property。So。estimation。
【图神经网络】——“斯坦福CS224W”课程笔记（二）
qq_41614419的博客
02-15 1136
本文是我在学习斯坦福大学2019年秋季课程 “图机器学习”（图神经网络） 时所记录的笔记。课程资源如下列出，其中slides都可在官网找到；另斯坦福CS224w课程的学生记录了部分笔记在github上开源，可以作为学习参考。 官网：http://snap.stanford.edu/class/cs224w-2019/ 课程视频：http://snap.stanford.edu/class/cs224w-videos-2019/ 课程笔记（英文）：https://snap-stanford.github.i
斯坦福图机器学习CS224W笔记自用: Reasoning in Knowledge Graphs using Embeddings
m0_49832700的博客
11-30 599
在大型知识图上回答预测性查询
图机器学习（斯坦福课程cs224w）学习笔记
最新发布
08-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/b9c2620bc464 图机器学习（斯坦福课程cs224w）学习笔记（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
斯坦福CS224W图机器学习课件、笔记、作业.zip
10-03
【附带帮助】：若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步 【项目价值】：可用在相关项目设计中，皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛...
【CS224W】斯坦福图机器学习-相关笔记-Fall 2021
froot的博客
04-13 1355
【CS224W】斯坦福图机器学习-相关笔记 斯坦福图机器学习-哔哩哔哩课程链接 值得参考的github 1. 导论，传统的图学习方法（Lecture1，Lecture2） graphs are general language for describing and analyzing entities with relations/interactions. 描述和分析实体之间的关系和结构 知识图谱仅仅只是图神经网络中的一类 network graph ...
CS224W
weixin_43889128的博客
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邻接矩阵 在stgcn中邻接矩阵是用0-1来表示的。而轨迹预测中目前是使用距离，点和点没有相邻不相邻，只有距离，所以是一个完整图平均度N-1
CS224W Analysis of Networks
weixin_33724570的博客
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课程地址：http://web.stanford.edu/class/cs224w/index.html#resources 课程背景：网络是建模复杂的社会、技术和生物系统的基本工具。随着生物科学中在线社交网络和大规可用模数据的出现，本课程重点分析提供许多计算、算法和建模挑战的大规模网络。 课程摘要：本课程将涵盖最近对这种大型网络的结构和分析以及抽象其基本属性的模型和算法的研究。我们将探讨如何...
cs224w 图神经网络 学习笔记（九）Graph Neural Networks 图神经网络（含Hand-on Session）
喵木木的博客
07-24 3948
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cs224w作业1
X-funbean的博客~
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cs224w作业1准备工作生成Erdos-R´enyi随机图生成Small-World随机图导入Real-World Collaboration Network，并去掉self-edges1. Network Characteristics1.1 度的分布1.2 Clustering Coefficient 代码可能写得比较丑陋，先实现功能，求轻喷，有错的话请多多指教 准备工作 导入库、全局变量...
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介绍的结构特征可以分为：节点的度不同节点的重要度度量可用于预测有影响力的节点节点的度聚类系数GDV可用于预测节点在图中的功能，桥接、枢纽、中心。
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weixin_72100405的博客
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2023年CS22Wassignment中的所有colab答案以及注释已经上传到github：https://github.com/yuyu990116/CS224W-assignment。再另Out=model(data.x,data.adj_t) 其中data.x,data.adj_t是def forward中用到的参数。CS224W课程地址：http://web.stanford.edu/class/cs224w/在外面先另model = GCN(跟模型有关的参数，在init中用到的参数)
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