深度學(xué)習(xí)-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)

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《深度學(xué)習(xí)-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)》課程旨在幫助同學(xué)們快速掌握深度學(xué)習(xí)在圖模型領(lǐng)域算法及其應(yīng)?項?。內(nèi)容主要包括三個模塊：

1、圖神經(jīng)?絡(luò)經(jīng)典算法解讀，詳細解讀GNN,GCN,注意?機制圖模型等算法 ；

2 、圖神經(jīng)?絡(luò)框架PyTorch-Geometric，全程實戰(zhàn)解讀圖神經(jīng)?絡(luò)框架應(yīng)??法；

3 、圖神經(jīng)?絡(luò)項?實戰(zhàn)，基于真實數(shù)據(jù)集與實際項?展開圖數(shù)據(jù)集構(gòu)建與模型訓(xùn)練并應(yīng)?到實際場景中。

整體?格通俗易懂，提供全部數(shù)據(jù)與代碼。

課程大綱：

第1章 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

第2章 圖卷積GCN模型

第3章 圖模型必備神器PyTorch Geometric安裝與使用

第4章 使用PyTorch Geometric構(gòu)建自己的圖數(shù)據(jù)集

第5章 圖注意力機制與序列圖模型

第6章 圖相似度論文解讀

第7章 圖相似度計算實戰(zhàn)

第8章 基于圖模型的軌跡估計

第9章 圖模型軌跡估計實戰(zhàn)

第10章 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合時間序列

第11章 圖時間序列預(yù)測項目實戰(zhàn)

第12章 異構(gòu)圖模型算法解讀

第13章 異構(gòu)圖構(gòu)建實例分析

第14章 KIE圖模型關(guān)系抽取算法解讀

第15章 KIE圖模型應(yīng)用源碼解讀

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近受到了大量關(guān)注，原因在于它是當今語音識別、人臉檢測、語音控制、自動駕駛汽車、腦腫瘤檢測技術(shù)背后的技術(shù)，而這些在20年前并不屬于我們生活的內(nèi)容。盡管這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看起來很復(fù)雜，但它們也像人類一樣地學(xué)習(xí)——通過各種案例來進行。只不過，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使用大量數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，并通過多個網(wǎng)絡(luò)層和多次迭代進行優(yōu)化，以便獲得最佳的運算結(jié)果而已。

在過去20年中，計算能力和數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長為深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造了完美的發(fā)展條件。盡管我們在機器學(xué)習(xí)和人工智能等華而不實的術(shù)語上磕磕絆絆；但其實，這些技術(shù)只不過是線性代數(shù)和微積分與計算的結(jié)合結(jié)果罷了。

Keras、PyTorch和TensorFlow等框架有助于定制深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艱難構(gòu)建、訓(xùn)練、驗證和部署過程。在現(xiàn)實生活中，創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序時，這幾款框架顯然成為首選。

盡管如此，有時后退一步繼續(xù)前進是至關(guān)重要的，我的意思是真正理解框架幕后發(fā)生的事情。在本文中，我們將通過僅使用NumPy這個基礎(chǔ)框架來創(chuàng)建一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將其應(yīng)用于圖像分類問題來實現(xiàn)這一點。在計算過程中，你可能會迷失在某個地方，特別是在與微積分相關(guān)的反向傳播環(huán)節(jié)，但不要擔心。在框架處理過程中，對過程的直覺比計算更重要。