CS224W

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记14 Reasoning over Knowledge Graphs

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诸神缄默不语·2022-11-22 01:45

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记7 Graph Neural Networks 1: GNN Model

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.GraphNeuralNetworks1:GNNModel2.BasicsofDeepLearning3
诸神缄默不语·2022-11-22 01:45

斯坦福图机器学习CS224W笔记自用：Heterogeeneous Graphs and Knowledge Graph Embeddings

Todays’Goals:到目前为止，我们只处理一种边类型的图如何处理具有多种边类型的(有向)图(又称异构图)？HeterogeneousGraphs（异构图）：RelationalGCNsKnowledgeGraphsEmbeddingsforKGCompletion1.HeterogeneousGraphsandRelationalGCN(RGCN)1.1HeterogeneousGraphs
小粥铺·2022-11-22 01:14

图神经网络

参考资料斯坦福CS224W课程：http://cs224w.stanford.eduhttps://snap-stanford.github.io/cs224w-notes/https://www.bilibili.com
sereasuesue·2022-11-21 06:43

斯坦福图机器学习CS224W笔记自用：How Expressive are Graph Neural Networks？

1.HowExpressiveareGraphNeuralNetworks？图神经网络核心思想：节点使用神经网络聚合来自其本地网络邻域的信息生成节点嵌入。到目前为止已经提出了许多GNN模型（例如，GCN、GAT、GraphSAGE以及这类模型的整个设计空间）：GCN：mean-pool+线性变换+ReLUGraphSAGE：MLP+max-pool注意：在本节中，我们使用节点的颜色表示其特征向量，
小粥铺·2022-11-19 20:15

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记11 Theory of Graph Neural Networks

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诸神缄默不语·2022-11-19 20:41

图神经网络（CS224w）学习笔记1 Introduction：Machine Learning for Graphs

文章目录前言一、为什么要选择图进行机器学习？（起源）1.现代深度学习工具的不足二、图神经网络定义1.有监督机器学习全流程图2.图表示机器学习三、图机器学习的应用四、图表示的选择1.图的组成部分2.一些图表示的方式1.有向图VS无向图图的度数2.异构图3.二部图4.图的表示4.1邻接矩阵4.2边序列4.3邻接表4.4边有权重或无权重4.5联通性总结前言本章主要介绍了图神经网络的起源、定义、应用与总结
白衣少年不留白·2022-11-19 19:05

cs224w 图神经网络学习笔记 3-1

cs224w3-1Nodeembedding引入我们输入一张图，对图按不同的层级做特征工程，之后进行算法训练，完成预测；我们大部分的时间都花在了特征工程上面，我们都在想一种能够更简单更简洁表达图的特征的方法？我们能使特征工程这一步自动化吗？我们将自动学习图上面的特征的一些方法成为FeatureRepresentationLearning或嵌入Embedding；我们的任务是，将节点映射到embed
XWF小弟·2022-11-19 19:58

cs224W 图神经网络学习笔记 1-2

cs224w1-2ApplicationofGraphMLDifferentTypeofTask传统的图机器学习任务有四种:①节点级别②边级别③子图级别④图级别（如图级别预测或生成图）各个级别对应的任务：1.NodeLevel–Classification：节点分类（用户分类、项目分类）例子：蛋白质氨基酸序列，3D折叠形状复杂；给定氨基酸序列，能否预测蛋白质的3D折叠形状？AIphaFold提升了
XWF小弟·2022-11-19 19:28

cs224W 图神经网络学习笔记 1-3

cs224w1-3ChoiceofGraphRepresentation1.图的组成与建立N节点；E边；G图；图是解决问题时的一种通用语言，但为问题选择一种表示方法是一个困难的问题如何构建图去解决问题是我们的重点2.有向图、无向图和二部图Degree：节点连接的边的数量，中文称之为度Avg.Degree：所有节点的度的平均（2E的原因是每条边都被计算了两次）InDegree:出度OutDegree
XWF小弟·2022-11-19 19:28

cs224w 图神经网络学习笔记 2-1

cs224w2-1TraditionalFeature-basedMethods-Node前言：传统图机器学习方法1.传统图机器学习的三个层级我们可以将传统图机器学习任务分为三个层级：节点、边、图；图数据有两种属性特征：1.节点、边、图的特征属性；2.图数据的结构特性（局部网络结构localnetworkstructure这些额外的特征描述了网络的拓扑结构，能使预测更加准确）2.传统机器学习的两大
XWF小弟·2022-11-19 19:28

cs224w 图神经网络学习笔记 2-2

cs224w2-2TraditionalFeature-basedMethods-Line边层级上节课我们介绍了关于节点相关的基础知识，这节课我们将关注于**“边”**。任务：利用现有的链接来预测新的链接的产生；我们需要评估所有为连接的节点对；并对他们进行排序，排名前K个为我们的预测结果；这里的重点是“节点对”特征的设计，我们可以将点A和点B的特征融合起来来作为“节点对”，但失去了点之间的关系信息
XWF小弟·2022-11-19 19:28

cs224W 图神经网络学习笔记 1-1

cs224w1-1WhyGraph？ManyTypesofDataareGraph作者举了几个例子，计算机网络，生信蛋白质分子等很多数据可以用图来表示，图是用于描述和分析有关联性的实体的一种语言，使用图会更接近现实。TypesofNetworksandGraph自然界的图类别：社交网络：70亿人的集合与他们的联系交流交易网络：电子设备之间通信、交易、电话、金融交易等生物信息网络：生物信息网络：基因
XWF小弟·2022-11-19 19:57

cs224w 图神经网络 学习笔记（十六）Network Evolution

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs课程视频：【课程】斯坦福CS224W:图机器学习(2019秋|英字)目录1.EvolvingNetworks2.MacroscopicEvolutionofNetworks2.1
喵木木·2022-11-19 19:38

cs224w 图神经网络 学习笔记（十一）Link Analysis: PageRank

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs课程视频：【课程】斯坦福CS224W:图机器学习(2019秋|英字)目录1.WebasaGraph2.HowtoorganizetheWeb
喵木木·2022-11-19 19:08

cs224w 图神经网络 学习笔记（十五）Outbreak Detection in Networks

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs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——outbreakdetection（断点
喵木木·2022-11-19 19:08

cs224w 图神经网络 学习笔记（三）Motifs and Structural Roles in Networks

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs课程视频：【课程】斯坦福CS224W:图机器学习(2019秋|英字)这一课主要是讲子图（subnetworks）的一些参数。
喵木木·2022-11-19 19:07

cs224w 图神经网络 学习笔记（十四）Influence Maximization in Networks

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs课程视频：【课程】斯坦福CS224W:图机器学习(2019秋|英字)目录1.前言——ViralMarketing病毒式营销2.InfluenceMaximization
喵木木·2022-11-19 19:37

cs224w 图神经网络学习笔记 2-3

cs224w2-3TraditionalFeature-basedMethods-Graph图层级我们要用什么方式来表示图的结构呢？我们下面将介绍图的特征描述的描述符号，以便我们进行特征描述；KernelMethods（核方法）核方法被广泛应用于解决图层级的预测的传统的机器学习；思想：设计内核来代替特征向量；简单介绍一下Kernel：1.两个图的核K(G,G,)K(G,G^,)K(G,G,)，衡量
XWF小弟·2022-11-19 19:35

CS224W 13 Community Detection in Networks

目录13.1CommunityDetectioninNetworks——直观解释信息如何在网络中流动(以社交网络为例)社区如何形成？EdgeOverlap13.2NetworkCommunities定义Modularity13.3LouvainAlgorithm13.4DetectingOverlappingCommunitiesCommunity-AffiliationGraphModel(AG
huihui冲啊·2022-11-08 09:51

CS224W 3.2 Random Walk Approaches for Node Embeddings

目录NotationRandom-WalkEmbeddings为什么RandomWalksRandomWalkOptimization无监督featurelearningRandomWalkOptimization思路NegativeSampling—降低计算复杂度SGDRandomWalks:Summarynode2vec:BiasedWalksNotation是要找到的节点u的嵌入。从节点u出
huihui冲啊·2022-11-08 09:51

图神经网络（CS224w）学习笔记3 Node Embeddings

文章目录章节前言为什么要Embedding？Embedding的例子本章主要内容一、NodeEmbeddings:EncoderandDecoder1.1编码器1.1.1“浅”编码“shallow”encoding：1.2.2Encoder+DecoderFrameworkSummary1.3节点相似的不同定义1.4NoteonNodeEmbeddings二、RandomWalkApproache
白衣少年不留白·2022-11-08 09:20

cs224w图神经网络-03Node Embeddings-课程笔记

NodeEmbeddings一、NodeEmbeddings1.GraphRepresentationLearning（GPL）2.NodeEmbeddings:EncoderandDecoder二、RandomWalkApproachesforNodeEmbeddings1.符号表示2.RandomWalk定义3.simliarity定义4.Whyrandomwalks?5.optimizati
知之之·2022-11-08 09:18

【CS224W】斯坦福图机器学习-相关笔记-Fall 2021

【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官方课程链接-cs224w1.导论，传统的图学习方法（Lecture1，Lecture2）1.1whygraphsgraphsaregenerallanguagefordescribingandanalyzingentitieswithrelations
frootguo·2022-11-08 09:46

CS224W摘要总纲（已完结）

文章目录[01.Introduction；MachineLearningforGraphs](https://blog.csdn.net/oldmao_2001/article/details/120067969)[02.TraditionalMethodsforMachineLearninginGraphs](https://blog.csdn.net/oldmao_2001/article/d
oldmao_2000·2022-11-08 09:44

CS224W摘要08.Applications of Graph Neural Networks

文章目录GraphFeatureaugmentationGraphStructureaugmentationAugmentsparsegraphsAddvirtualedgesAddvirtualnodesAugmentdensegraphsPredictionwithGNNsGNNPredictionHeadsNode-levelpredictionEdge-levelpredictionGra
oldmao_2000·2022-11-08 09:43

CS224W摘要03.Node Embedding

文章目录Encoder和Decoder框架Encoder小例子Note随机游走notation特点算法描述负采样优化SGD小结Node2Vec小结Embeddingentiregraphs新法LearnWalkEmbeddingCS224W:MachineLearningwithGraphs公式输入请参考：在线Latex公式上一节讲的是传统的图机器学习如何进行特征工程的（node-level,ed
oldmao_2000·2022-11-08 09:13

CS224W: Machine Learning with Graphs - 03 Node Embeddings

NodeEmbeddings1.GraphRepresnetationLearningGraphrepresnetationlearningalleviatestheneedtodofeatureengineeringeverysingletime(automaticallylearnthefeatures)Goal:efficienttask-independentfeaturelearning
xbfu-xjtu·2022-11-08 09:12

CS224W 3.3 Embedding Entire Graphs

目录目标方法1：聚合或平均所有节点的嵌入方法2:引入一个虚拟节点方法3：使用AnonymousWalk方法3：简单使用walk的出现次数方法3：聚合walk的嵌入生成图的嵌入总结embedding的应用第3节课总结目标想要嵌入整个图或者子图，图嵌入：方法1：聚合或平均所有节点的嵌入在图上或子图上执行一个标准的嵌入技巧。然后仅仅求和或者平均子图或者图上所有节点的嵌入。方法2:引入一个虚拟节点引入一个
huihui冲啊·2022-11-08 09:41

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记17 Traditional Generative Models for Graphs

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诸神缄默不语·2022-10-24 20:32

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记12 Knowledge Graph Embeddings

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诸神缄默不语·2022-10-24 20:31

浅浅的整理一下机器学习视频资料

sklearn（中）3、sklearn（下）简单理解算法原理01KNN02朴素贝叶斯03决策树04逻辑斯蒂回归05SVM06EM算法斯坦福机器学习课程C229：MachineLearming（机器学习）CS224W
大气层煮月亮·2022-10-20 22:21

首个多感官数据训练平台；斯坦福CS224W·图机器学习课程；ThinkX系列新作，更易编程的贝叶斯思维；前沿论文 | ShowMeAI资讯日报

日报合辑|电子月刊|公众号下载资料|@韩信子博文&分享『ThinkBayes2』贝叶斯思维(第二版)·文本&代码https://github.com/AllenDowney/ThinkBayes2http://allendowney.github.io/ThinkBayes2/大多数关于贝叶斯统计的书籍都使用数学符号，并使用微积分等数学概念来表达想法。然而本书使用Python代码和离散近似（而不是
ShowMeAI·2022-10-12 18:28

CS224W图机器学习笔记自用：GNN Augmentation and Training

Recap：today’soutline：（4）Graphaugmentation（5）Learningobjective1.GNN的图增强（GraphAugmentationforGNNs）两种图增强的方法：图特征增强图结构增强1.1为什么要增强图需要增强图的原因：特征（Features）输入图缺乏特征图结构（Graphstructure）图太稀疏->消息传递效率低下图太密集->消息传递成本太高
小粥铺·2022-10-09 15:01

图神经网络入门课程推荐

图神经网络与表征学习、知识图谱CS224W课程（中英字幕|2021秋）GNN/GCN/RNN/表征学习/图神经网络_哔哩哔哩_bilibili图卷积神经网络介绍_哔哩哔哩_bilibili【图神经网络】
Yuetianw·2022-10-05 07:47

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记8 Colab 2

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诸神缄默不语·2022-09-28 07:20

CS224W 图机器学习（一）--图基础知识

相比传统的图像和文本，NetrualGraph具有任意大小和复杂的拓扑结构（即没有像网格等空间位置）1.没有固定的节点顺序和参考点，image中像素点的位置是固定的，不同位置表示着图片的不同特征2.NetrualGraph是动态的，且有多模态的特征，Graph中不同节点可能有不同的特征，边也带有特征，看成若干子图也有对应特征。对于图神经网络，我们以图作为输入，希望做一些节点分类，链接预测，图生成等
Wizard go·2022-08-11 07:29

斯坦福CS224W图机器学习学习笔记

P2图特征之聚类系数（Clusteringcoefficient）主要还是一个三角形计数原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16763983/article/details/118918495有关randomgraph理论https://www.zhihu.com/question/65172935/answer/1583944713
ShannonPaul·2022-08-11 07:28

louvain算法代码_CS224W| 笔记4.2：网络中社区的挖掘算法——Louvain算法

CS224W|笔记4.2：网络中社区的挖掘算法——Louvain算法引言通过前面的内容介绍，明白了网络中社区挖掘的意义和价值。那么怎么自动的挖掘网络中的社区呢？就是如果从左图到右图。
weixin_39907591·2022-08-11 07:27

【从零开始】CS224W-图机器学习 学习笔记4.1：Community Structure in Networks（1）

课程主页：CS224W|Home课程视频链接：【斯坦福】CS224W：图机器学习(中英字幕|2019秋)文章目录1前言2预备知识和案例2.1弱连接理论2.2三元闭包(triadicclosure)2.3
要不断变强的LSY·2022-08-11 07:45

【从零开始】CS224W-图机器学习 学习笔记1：Introduction : Structure of Graphs

课程主页：CS224W|Home课程视频链接：【斯坦福】CS224W：图机器学习(中英字幕|2019秋)目录0前言1为什么要研究网络？
要不断变强的LSY·2022-08-11 07:15

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记16 Community Detection in Networks

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VX号“PolarisRisingWar”可直接搜索添加作者好友讨论。
诸神缄默不语·2022-08-11 07:42

CS224W-图神经网络 笔记4.3：Community Structure in Networks - 网络中重叠社区的挖掘——BigCLAM 算法

CommunityStructureinNetworks-网络中重叠社区的挖掘——BigCLAM算法本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考2021年课程的PPT并结合2019年秋季课程进行总结以求内容完整课程主页：CS224W
Johnny__Wang__·2022-08-11 07:41

cs224w 图神经网络 学习笔记（五）Community Structure in Networks

课程链接：CS224W:MachineLearningwithGraphs课程视频：【课程】斯坦福CS224W:图机器学习(2019秋|英字)目录1.前言2.Networkcommunities3.Louvainalgorithm
喵木木·2022-08-11 07:40

【从零开始】CS224W-图机器学习 学习笔记4.2：Community Structure in Networks（2）——BigCLAM算法

课程主页：CS224W|Home课程视频链接：【斯坦福】CS224W：图机器学习(中英字幕|2019秋)文章目录1前言2重叠社团发现算法——BigCLAM算法2.1算法主要步骤2.2AGM模型（Community-AffiliationGraphModel
要不断变强的LSY·2022-08-11 07:06

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记9 Graph Neural Networks 2: Design Space

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.AGeneralPerspectiveonGraphNeuralNetworks2.ASingleLayerofGNN3
诸神缄默不语·2022-07-17 07:35

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记2

维生素C吃多了会上火-个人CSDN博文目录cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合目录2.链路1.链路预测任务：回顾2.链路预测任务的两种表述3.基于相似性进行链路预测4.三种特征化网络中两个节点之间关系的描述符
饕餮梼杌之徒·2022-06-09 07:27

【图神经网络】——“斯坦福CS224W”课程笔记（一）

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。
唯与痴想·2022-06-09 07:27

CS224W图机器学习笔记12-motif和子图

图神经网络课程和PPT主页SubgraphsandMotifs子图（Subgraphs）是图的一部分，可理解子图为积木（buildingblocks），由子图构建出整个图。在很多领域，很多重复出现的的子图决定了整图的功能。下面给出一个生物网络中的例子，若图中出现Carboxyl这个子图结构，那么整个蛋白质将会有酸味这个性质。有两种方式可以形式化的定义子图：Node-inducedsubgraph，
huanghelouzi·2022-06-09 07:43

【学习笔记】CS224W速记（图模型专题）

序言本文是对2021年秋季CS224W课程slides的速记，没有作业的解答。
囚生CY·2022-06-09 07:20
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