cs224w

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Wikispeedianavigationpaths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题。我们的技术与这两篇论文都不同并且也取得了很好的效果。在文章的最后还会提供Git
·2022-01-20 10:53

使用 PyTorch Geometric 在 Cora 数据集上训练图卷积网络GCN

如果你对该方面不太熟悉，推荐先看下CS224W，这会对你的入门有很大的帮助。本篇文章使用PyTorchGeometric来实现我
·2021-12-23 11:31

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.GraphasMatrix2.PageRank/theGoogleAlgorithm2.1PageRank
诸神缄默不语·2021-06-03 13:23

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记3: Node Embeddings

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.章节前言2.NodeEmbeddings:EncoderandDecoder3.RandomWalkApproachesforNodeEmbeddings4
诸神缄默不语·2021-05-31 21:47

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记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本章节标题：TraditionalMethodsforMLonGraphs（因为CSDN题目超字数了所以没放进标题
诸神缄默不语·2021-05-28 15:16

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记1

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本章节标题：Introduction;MachineLearningforGraphs（因为CSDN题目超字数了所以没放进标题
诸神缄默不语·2021-05-26 21:21

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录1.课程信息课程主页：https://web.stanford.edu/class/cs224w/index.html（可以下载到课程的slides和colab文件）B
诸神缄默不语·2021-05-26 12:58

CS224W-图神经网络 笔记1：Introduction : Structure of Graphs

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:MachineLearningwithGraphs
Epiphron·2021-02-01 21:53

CS224W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。
infovisthinker·2021-01-01 23:47

cs224w 图神经网络 学习笔记（十八/十九）Limitations of Graph Neural Networks & Applications of Graph Neural 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.LimitationsofconventionalGNNsincapturinggraphstructure3
喵木木·2020-12-08 00:11

CS224W笔记-第十课

CS224W笔记-第十课：深度图生成模型第九课是一个助教的实践课，所以就不写讲义了。回顾上节课的内容GNN完成了把图结构转化到向量空间，即称为一个EncoderEncoderEncoder。
infovisthinker·2020-10-29 11:29

CS224W笔记-第八课

CS224W笔记-第八课：图神经网络第八课开始，Jure又回归了。本节课的内容是图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)，这也是目前非常新和非常热的一个内容。
infovisthinker·2020-09-20 19:43

图机器学习(CS224W)-第1课

网络定义网络是描述交互实体的复杂系统的通用语言Networkareagenerallanguagefordescribingcomplexsystemsofinteractingentities.网络的分类自然网络由70+亿人组成的社会由电子设备组成的通信系统基因/蛋白质调节生命的相互作用脑中的思绪背后所隐藏的亿万级神经元联系信息网络信息/知识被组织和链接场景图：一个场景中的对象如何联系相似网络：
乐乐的新世界·2020-09-14 20:42

CS224W笔记-第七课

CS224W笔记-第七课：图表征学习前面几次课在不同程度上介绍了在图结构数据上的机器学习任务。
infovisthinker·2020-09-11 18:58

社区发现community detection（CS224W）

Community的定义Communities社区:Setsofnodeswithlotsofinternalconnectionsandfewexternalones(totherestofthenetwork)。社区内的点连接很紧密（strongties，highovelap），而与该社区外的点连接不紧密。为了衡量网络被划分为社区后的好坏程度，定义ModularityQ，假设将网络G划分为多个
AGUILLER·2020-08-22 15:39

cs224w 图神经网络 学习笔记（十）Deep Generative Models for Graphs

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.ProblemofGraphGeneration
喵木木·2020-08-06 00:08

cs224w 图神经网络 学习笔记（八）Graph Representation Learning 图表示学习

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——NetworkEmbedding2.EmbeddingNodes2.1RandomWalkApproachestoNodeEmbeddings2.2Node2Vec2.3
喵木木·2020-07-22 13:10

CS224W笔记-第十六课

第16课——网络的演化由于项目的关系，提前看一下网络演化这一课。为项目提供一些思路。网络的演进是一个非常常见的场景，随着时间的变化，一个网络的节点和边都会有增有减，相应的网络结构随之改变。同样的，网络节点和边的特征也会随着时间而改变。不过本节课更关注的是网络结构层面的改变，而非节点或者边的特征的改变。网络结构改变的情况使用网络可视化的方法可以比较容易地被观察者定性地发现，但是如何定量地研究网络结构
infovisthinker·2020-07-22 10:40

cs224w 图神经网络 学习笔记（六）Spectral Clustering 谱聚类

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谱聚类分析的三个基本步骤2问题的引入——GraphPartitioning
喵木木·2020-07-15 23:51

图机器学习 - cs224w Lecture 16 - 图神经网络的局限性

文章目录CapturingGraphStructureGraphIsomorphismNetworkVulnerabilitytoNoise转载请注明：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106626551这一个Lecture前还有一个关于KnowledgeGraph的slide我打算跳过，因为KG我现在还没有深入研究，可能以后有空会系统
WineChocolate·2020-07-15 18:11

CS224W 第一讲 图论基本知识回顾

网络的组成一个网络由对象关系系统组成网络的表示有向图和无向图节点的度这里平均度数分别为：2E/N和E/N，同时，有向图有一个很重要的概念就是，所有的出度和入度是相同的完全图（cliqueorCompletegraph）每一对节点都是相连的二分图节点可分为两部分U和V，每一条边都是从U中的节点连到V中的节点，同时，也可以在U和V中，根据他们的连接关系，做“投影"操作:可以看到，节点2和3都连接到了A
qdmoxf·2020-07-15 06:38

CS224W 第二讲 衡量图的性质

衡量图性质的四种指标有些性质是在所有图（不同种类）中都适用的度的分布（DegreeDistribution）P(k)=Nk/N如果是有向图的的话，会有两个分布图分别代表入度和出度这里老师讲到，以后会看到，这个degreedistribution会呈一条直线，这个直线会有很重要的性质值得探讨以后会有一整皆课来探讨图中的通路（path）我们关注的是最短路径这里关注的是最短路径距离：一对节点间最短路径所
qdmoxf·2020-07-15 06:38

cs224w：slide11---PageRank（上）

一、Web问：从全球范围来看，网络是什么样子？网络可以表示成一个有向图，Node：网页（WebPage）Edge：超链接（hyperlink）给定节点vvv，它能够到达哪些节点？又有哪些节点能够到达vvv？In(v)={w∣w能够到达v}In(v)=\{w|w能够到达v\}In(v)={w∣w能够到达v}Out(v)={w∣v能够到达w}Out(v)=\{w|v能够到达w\}Out(v)={w∣v
麦地与诗人·2020-07-04 09:48

CS224W笔记-第一课

第一课：课程介绍和基本概念CS224的课程题目在2019学年改成了《图的机器学习》，老师还是JureLeskovec。第一节课对整个课程进行了介绍。主要内容包括3个部分：什么是图（Graph）及研究的内容。课程的安排和后勤。核心概念和名词属于一、什么是图及研究的内容2019年的课程内容做了比较大的修改，从原来的主要是做图分析，改成偏重于进行基于图的预测，所以课程名称也改为《图机器学习》。课程主要的
infovisthinker·2020-07-02 04:33

cs224w作业1

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-WorldCollaborationNetwork，并去掉self-edges1.NetworkCharacteristics1.1
X-funbean·2020-06-25 04:32

cs224w 图神经网络 学习笔记（一）Introduction

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0.写在前面1.WhyNetworks？
喵木木·2020-06-21 22:29

【图机器学习】cs224w Lecture 16 - 图神经网络的局限性

目录CapturingGraphStructureGraphIsomorphismNetworkVulnerabilitytoNoise转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106626551这一个Lecture前还有一个关于KnowledgeGraph的slide我打算跳过，因为KG我现在还没有深入研究，可能以后有空会系统地写一
WineChocolate·2020-06-08 19:00

【图机器学习】cs224w Lecture 15 - 网络演变

目录MacroscopicForestFireModelMicroscopicTemporalNetworkTemporalPageRankMesoscopic转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106519773网络的形成不是一蹴而就的，就像一个人的人际关系并非出生就是完整的，而是在成长过程中通过接触他人结识新朋友而逐步形成的
WineChocolate·2020-06-03 11:00

社区发现community detection（CS224W）

Community的定义Communities社区:Setsofnodeswithlotsofinternalconnectionsandfewexternalones(totherestofthenetwork)。社区内的点连接很紧密（strongties，highovelap），而与该社区外的点连接不紧密。为了衡量网络被划分为社区后的好坏程度，定义ModularityQ，假设将网络G划分为多个
AGUILLER·2020-06-02 22:52

【图机器学习】cs224w Lecture 13 & 14 - 影响力最大化 & 爆发检测

目录InfluenceMaximizationPropagationModelsLinearThresholdModelIndependentCascadeModelGreedyHillClimbingAlgorithmSketch-BasedAlgorithmOutBreakDetectionCELF:Cost-EffectiveLazyForward-selectionLazyEvaluati
WineChocolate·2020-05-29 19:00

【图机器学习】cs224w Lecture 11 & 12 - 网络传播

目录DecisionBasedModelofDiffusionLargeCascadesExtendingtheModelProbabilisticSpreadingModelsEpidemicModelsRumorspreadmodelingusingSEIZ转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106265878我们研究网络，
WineChocolate·2020-05-24 19:00

【图机器学习】cs224w Lecture 10 - PageRank

目录PageRankProblemsPersonalizedPageRank转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106233258将互联网视为图的话，它必定存在结构上的一些规律。首先回顾一下强连通子图(stronglyconnectedcomponent,SCC)，如果一个有向图的子图内任意节点可以互相到达，那么这就是一个SCC
WineChocolate·2020-05-20 12:00

CS224W笔记-第五课

CS224W笔记-第五课：频谱聚类上节课讲到了如何进行社区发现或者检测算法，而这节课会继续这个话题，同时也会和第三课里面的Motif的概念有联系。本节课主要关注的是和谱相关的聚类算法。
infovisthinker·2020-05-16 22:58

【图机器学习】cs224w Lecture 8 & 9 - 图神经网络 及 深度生成模型

目录GraphNeuralNetworkGraphConvolutionalNetworkGraphSAGEGraphAttentionNetworkTipsDeepGenerativeModelsforGraphsGraphRNN:aAuto-RegressiveModelsTractability转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/deta
WineChocolate·2020-05-16 15:00

【图机器学习】cs224w Lecture 7 - 节点的表示

目录NodeEmbeddingRandomWalknode2vecTransEEmbeddingEntireGraphAnonymousWalkReference转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105536633NodeEmbedding上一讲介绍了对图中节点进行分类的方法，涉及了节点自身的特征以及图的结构信息。然而当特征这
WineChocolate·2020-04-15 15:00

【图机器学习】cs224w Lecture 6 - 消息传递 及 节点分类

目录NodeClassificationProbabilisticRelationalClassifierIterativeClassificationBeliefPropagation转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105410276前面几课时讲的主要是图的性质、一些基本结构和针对结构的算法。而从现在开始就要涉及到具体的l
WineChocolate·2020-04-09 14:00

【cs224w】Lecture 5 - 谱聚类

目录SpectralClusteringGraphPartitioning$d$-RegularGraphMotif-BasedSpectralClustering转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105372317SpectralClustering前面的课程说到了communitydetection并介绍了两种算法。这次来
WineChocolate·2020-04-07 20:00

【cs224w】Lecture 4 - 社区结构

目录CommunityConfigurationModelLouvainAlgorithmBigCLAMCommunity转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105328390之前讲到了网络中节点扮演不同角色，而角色这个概念和社区互补，那么接下来就讨论下社区这个概念。以找工作为例，曾经学者Granovetter调查过人们的工作是
WineChocolate·2020-04-05 16:00

【cs224w】Lecture 3 - Motif, Graphlet 及 结构性角色

目录NetworkMotifsConfigurationModelGraphletsHowtoFindMotifsandGraphletsStructuralRoles转自本人：https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105291956大量真实网络都有一个规律，即这些网络都是由一些buildingblock构成，类似Kronecker图有大量
WineChocolate·2020-04-04 19:00

【cs224w】Lecture 1 & 2 - 图的性质 及 随机图

目录Lecture1:IntroductionLecture2:PropertiesandRandomGraphDegreeDistributionPathLengthClusteringCoefficientConnectivityErdos-RenyiRandomGraphModelSmall-WorldModelKroneckerGraphModel最近在看Stanford的MachineL
WineChocolate·2020-04-04 18:00
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