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吹爆!【GNN图神经网络】AI大佬1小时手把手带你从零基础一口气吃透GNN、GCN图卷积+PYG+图注意力机制+图相似度+轨迹预测实战全学完!深度学习/毕设/

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2025-08-23 14:46:19
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视频选集
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【图神经网络实战】第一章-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法
06:28
零基础入门AI人工智能学习路线图详解P2
12:05
2-数据集与邻接矩阵格式
08:37
3-模型定义与训练方法
09:24
4-文献引用数据集分类案例实战
12:25
【图神经网络实战】第二章-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集1-构建数据集基本方法
04:25
2-数据集与任务背景概述
05:54
3-数据集基本预处理
07:53
4-用户行为图结构创建
07:39
5-数据集创建函数介绍
07:54
6-网络结构定义模块
06:21
7-TopkPooling进行下采样任务
07:59
8-获取全局特征
06:14
9-模型训练与总结
05:11
【图神经网络实战】第三章-图神经网络基础1-图神经网络应用领域分析
11:14
2-图基本模块定义
05:29
3-邻接矩阵的定义
06:08
4-GNN中常见任务
07:46
5-消息传递计算方法
06:23
6-多层GCN的作用
05:40
【图神经网络实战】第四章-图卷积GCN模型1-GCN基本模型概述
06:05
2-图卷积的基本计算方法
05:40
3-邻接的矩阵的变换
07:20
4-GCN变换原理解读
07:54
【图神经网络实战】 第五章-图注意力机制与序列图模型1-图注意力机制的作用与方法
07:29
2-邻接矩阵计算图Attention
08:33
3-序列图神经网络TGCN应用
05:33
4-序列图神经网络细节
10:01
【图神经网络实战】第六章-图相似度论文解读1-要完成的任务分析
07:46
2-基本方法概述解读
07:30
3-图模型提取全局与局部特征
09:26
4-NTN模块的作用与效果
10:40
5-点之间的对应关系计算
08:56
6-结果输出与总结
08:22
【图神经网络实战】第七章-图相似度计算实战1-数据集与任务概述
05:14
2-图卷积特征提取模块
08:37
3-分别计算不同Batch点的分布
08:09
4-获得直方图特征结果
06:12
5-图的全局特征构建
07:08
6-NTN图相似特征提取
10:00
7-预测得到相似度结果
04:18
【图神经网络实战】 第八章-基于图模型的轨迹估计1-数据集与标注信息解读
12:16
2-整体三大模块分析
10:42
3-特征工程的作用与效果
11:11
4-传统方法与现在向量空间对比
10:29
5-输入细节分析
10:02
6-子图模块构建方法
08:09
7-特征融合模块分析
10:55
8-VectorNet输出层分析
11:16
【图神经网络实战】第九章-图模型轨迹估计实战1-数据与环境配置
07:04
2-训练数据准备
05:48
3-Agent特征提取方法
11:17
4-DataLoader构建图结构
08:08
5-SubGraph与Attention模型流程
09:29
【图神经网络实战】第十章-基于图模型的时间序列预测
02:32:17
【图神经网络实战】第十一章-异构图神经网络
02:17:48
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