图神经网络入门：stanford-cs-229深度学习手册扩展阅读推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stanford-cs-229-machine-learning 你是否在学习斯坦福CS 229机器学习课程时，对图神经网络（Graph Neural Network，GNN）感到困惑？是否希望找到系统的学习路径和实用资源？本文将为你推荐基于stanford-cs-229深度学习手册的扩展阅读材料，帮助你快速掌握GNN核心概念与应用。读完本文，你将获得：GNN基础知识图谱、斯坦福CS 229相关资源导航、实战学习路径规划以及常见问题解答。
一、为什么选择斯坦福CS 229资源？
斯坦福大学CS 229课程是机器学习领域的经典课程，其配套的中文深度学习手册 <zh/cheatsheet-deep-learning.pdf> 涵盖了神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容。但在图结构数据建模方面，需要结合以下扩展资源：
- 监督学习基础：<zh/cheatsheet-supervised-learning.pdf> 中的图节点分类问题
- 数学基础：<zh/refresher-algebra-calculus.pdf> 的线性代数部分
- 实战技巧：<zh/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf> 的模型调优章节
二、图神经网络学习路径
2.1 基础知识准备
核心概念：
- 图结构表示：邻接矩阵、节点特征矩阵
- 消息传递机制：GCN、GAT等经典模型原理
- 应用场景：社交网络分析、分子结构预测
推荐材料：
- 斯坦福CS 229深度学习手册第5章： <zh/cheatsheet-deep-learning.pdf>
- 线性代数复习：<zh/refresher-algebra-calculus.pdf> 第3节矩阵运算
2.2 进阶模型学习
| 模型类型 | 关键论文 | 配套代码 |
|---|---|---|
| 图卷积网络（GCN） | Kipf et al., 2017 | PyTorch Geometric实现 |
| 图注意力网络（GAT） | Veličković et al., 2018 | TensorFlow GNN库 |
| 图采样模型（GraphSAGE） | Hamilton et al., 2017 | DGL官方教程 |
扩展资源：
- 无监督学习手册中的图聚类方法：<zh/cheatsheet-unsupervised-learning.pdf> 第4章
三、实战项目推荐
3.1 环境配置
使用课程推荐的Python环境，结合以下工具包：
# 安装图神经网络库
pip install torch_geometric dgl networkx
3.2 入门项目
-
节点分类任务
数据集：Cora论文引用网络
参考代码：基于<zh/cheatsheet-deep-learning.pdf> 的神经网络实现框架 -
链接预测任务
数据集：Facebook社交网络
评估指标：ROC-AUC、MRR（参考<zh/cheatsheet-supervised-learning.pdf> 第7节）
四、常见问题解答
Q1: 如何处理大规模图数据？
A: 参考<zh/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf> 中的批次训练策略，结合GraphSAGE的邻居采样技术。
Q2: GCN与CNN的区别是什么？
A: 核心差异在于卷积核设计：GCN使用图结构自适应权重，而CNN依赖固定网格卷积核（详见<zh/cheatsheet-deep-learning.pdf> 第4.2节）
五、资源汇总与学习建议
必备资源清单
-
理论基础：
-
实战工具：
- PyTorch Geometric官方文档
- DGL图神经网络库教程
学习计划（1个月速成）
- 第1周：图论基础 + 数学复习
- 第2周：GCN/GAT模型实现
- 第3周：实战项目开发
- 第4周：模型优化与论文复现
收藏本文，关注后续《图神经网络实战案例：基于CS 229数据集的节点分类》教程，一起掌握下一代深度学习技术！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
