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WikiNet — CS224W 课程项目的循环图神经网络实践
介绍 在这篇文章中，我们将使用现代的图机器学习技术在 Wikispeedia navigation paths路径数据集进行项目实践 West & Leskovec 之前在没有使用图神经网络 [1] 的情况下解决了类似的问题。Cordonnier & Loukas 还使用 Wikispeedia 图[2] 上的非回溯随机游走的图卷积网络解决了这个问CS224W: Machine Learning with Graphs - 08 GNN Augmentation and Training
GNN Augmentation and Training 0. A General GNN Framework Idea: raw input graph ≠ \neq = computational graph Graph feature augmentationGraph structure manipulation 1). Wcs224w学习笔记（02）传统图机器学习方法
传统图机器学习方法 传统机器学习的任务级别可以划分为三个级别：Node-level、Edge-level、Graph-level 按照节点的不同，特征也分别为nodes、links、graphs 传统的机器学习模型 random forest SVM Neural network, etc $ x \rightarrow y $ 想得到好的训练效果关键在于使用有效CS224W摘要04.Graph as Matrix:PageRank, Random Walks and Embeddings
文章目录 PageRankLinks as votesMatrix Formulation与随机游走的关系 How to solve PageRank?Power IterationProblemsExample Random Walk with restarts and Personalized PageRankMatrix Factorization and Node EmbeddingsConnection to Matrix FactorizationRandom WCS224W图机器学习笔记2-图机器学习的传统方法
图机器学习的传统方法 课程和PPT主页 传统图机器学习流程 传统图机器学习流程可分为以下四步： 第一步是根据不同的下游任务为节点/链接/图的人工设计特征（hand-designed features）第二步是将我们设计特征构建为训练数据集 第三步是使用训练数据集训练一个机器学习模型，常见的有随cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记8 Colab 2
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合 文章目录 1. PyG包的Dataset和Data2. ogb包介绍3. 节点预测任务3.0 导包3.1 加载ogbn-arxiv数据集3.2 预处理数据3.3 搭建神经网络模型3.4 构建train()函数3.5 构建test()函数3.6 设置超参3.7 初cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记4 Link Analysis: PageRank (Graph as Matrix)
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合 文章目录 1. Graph as Matrix2. PageRank / the Google Algorithm2.1 PageRank: The "Flow" Model2.2 PageRank: Matrix Formulation2.3 Connection to Random Walk2.4 Eigenvector Formulation 3CS224W笔记-第十一课
CS224W笔记-第十一课：PageRank 第11课的重点是相对传统的连接分析，核心是PageRank算法。全讲座分3个部分， 2000年时期的Web的一个连接概览；PageRank算法的核心思想和具体工程实现中的关键点；PageRank算法的一个变体。 除了第一部分，关于PageRank的部分可以用讲义的最后一页做一个非cs224w 图神经网络 学习笔记（十五）Outbreak Detection in Networks
课程链接：CS224W: Machine Learning with Graphs 课程视频：【课程】斯坦福 CS224W: 图机器学习 (2019 秋 | 英字) 目录 1. 问题的引入——outbreak detection（断点/爆发检测）2. 贪心算法的改进 1. 问题的引入——outbreak detection（断点/爆发检测） 问题的引入：Given a dynam【TBDig】CS224W 10.1-Deep Generative Models for Graphs
CS224W 10.1-Deep Generative Models for Graphs Houye 北京邮电大学 计算机科学与技术博士在读 已关注 马东什么 等 22 人赞同了该文章 视频地址，课件和笔记可见官网。 【油管英字】CS224w 斯坦福图网络机器学习2019_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~