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【GNN图神经网络】同济大佬2小时带你零基础吃透GNN,GCN图卷积+PYG+图注意力机制+图相似度+轨迹预测实战一口气学完!深度学习/毕设/课设

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2025-03-03 12:03:48
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视频选集
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1.第一章:图神经网络基础 1-图神经网络应用领域分析
11:14
2.2-图基本模块定义
05:30
3.3-邻接矩阵的定义
06:08
4.4-GNN中常见任务
07:46
5.5-消息传递计算方法
06:23
6.6-多层GCN的作用
05:40
7.第二章:图卷积GCN模型 1-GCN基本模型概述
06:05
8.2-图卷积的基本计算方法
05:40
9.3-邻接的矩阵的变换
07:20
10.4-GCN变换原理解读
07:54
11.第三章:图模型必备神器PyG安装与使用 1-PyTorch Geo
06:23
12.2-数据集与邻接矩阵格式
08:37
13.3-模型定义与训练方法
09:24
14.4-文献引用数据集分类案例实战
12:25
15.第四章:使用PyG构建自己的图数据集 1-构建数据集基本方法
04:25
16.2-数据集与任务背景概述
05:54
17.3-数据集基本预处理
07:53
18.4-用户行为图结构创建
07:39
19.5-数据集创建函数介绍
07:54
20.6-网络结构定义模块
06:21
21.7-TopkPooling进行下采样任务
07:59
22.8-获取全局特征
06:14
23.9-模型训练与总结
05:11
24.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
25.2-邻接矩阵计算图Attention
08:33
26.3-序列图神经网络TGCN应用
05:33
27.4-序列图神经网络细节
10:01
28.第六章:图相似度论文解读 1-要完成的任务分析
07:47
29.2-基本方法概述解读
07:30
30.3-图模型提取全局与局部特征
09:26
31.4-NTN模块的作用与效果
10:40
32.5-点之间的对应关系计算
08:56
33.6-结果输出与总结
08:22
34.第七章:图相似度计算实战 1-数据集与任务概述
05:14
35.2-图卷积特征提取模块
08:37
36.3-分别计算不同Batch点的分布
08:09
37.4-获得直方图特征结果
06:12
38.5-图的全局特征构建
07:08
39.6-NTN图相似特征提取
10:00
40.7-预测得到相似度结果
04:18
41.第八章:基于图模型的轨迹估计 1-数据集与标注信息解读.mp4
12:16
42.2-整体三大模块分析.mp4(Av994252105,P42)
10:42
43.3-特征工程的作用与效果.mp4(Av994252105,P43)
11:11
44.4-传统方法与现在向量空间对比
10:29
45.5-输入细节分析
10:02
46.6-子图模块构建方法
08:09
47.7-特征融合模块分析
10:55
48.8-VectorNet输出层分析
11:16
49.第九章:图模型轨迹估计实战 1-数据与环境配置
07:04
50.2-训练数据准备
05:48
51.3-Agent特征提取方法
11:17
52.4-DataLoader构建图结构
08:08
53.5-SubGraph与Attention模型流程
09:29
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