图学习图神经网络算法专栏简介:含图算法(图游走模型、图神经网络算法等)原理+项目+代码实现+比赛
主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec);图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage),部分进阶 GNN 模型(UniMP标签传播、ERNIESage)模型算法,并在OGB图神经网络公认榜单上用小规模数据集(CiteSeer、Cora、PubMed)以及大规模数据集ogbn-arixv完成节点分类算法
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前人栽树后人乘凉,本专栏提供资料:快速掌握图游走模型(DeepWalk、node2vec);图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage),部分进阶 GNN 模型(UniMP标签传播、ERNIESage)模型算法,并在OGB图神经网络公认榜单上用小规模数据集(CiteSeer、Cora、PubMed)以及大规模数据集ogbn-arixv完成节点分类算法,省去你大把时间,效率提升。 帮助你快速完成任务落地,以及科研baseline。
本人后续会持续整合ML、DRL、NLP等相关领域的体系化项目课程,方便入门同学快速掌握相关知识,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、现实应用等)。
- 对于机器学习这块规划为:基础入门机器学习算法—>简单项目实战—>数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习,快速实战。
- 对于深度强化学习这块规划为:基础单智能算法教学(gym环境为主)---->主流多智能算法教学(gym环境为主)---->单智能多智能题实战(论文复现偏业务如:无人机优化调度、电力资源调度等项目应用)
- 自然语言处理相关规划:除了单点算法技术外,主要围绕知识图谱构建进行:信息抽取相关技术(含智能标注)—>知识融合---->知识推理---->图谱应用
上述对于你掌握后的期许:
- 对于ML,希望你后续可以乱杀数学建模相关比赛(参加就获奖保底,top还是难的需要钻研)
- 可以实际解决现实中一些优化调度问题,而非停留在gym环境下的一些游戏demo玩玩。(更深层次可能需要自己钻研了,难度还是很大的)
- 掌握可知识图谱全流程构建其中各个重要环节算法,包含图数据库相关知识。
这三块领域耦合情况比较大,后续会通过比如:搜索推荐系统整个项目进行耦合,各项算法都会耦合在其中。举例:知识图谱就会用到(图算法、NLP、ML相关算法),搜索推荐系统(除了该领域召回粗排精排重排混排等算法外,还有强化学习、知识图谱等耦合在其中),后续会持续实现。
1.专栏目录如下:持续更新中
2.文章合集
2.1图算法前置知识
A.词向量word2vec,词向量Word Embedding(图学习参考资料【1】)
A.图学习DeepWalk、word2vec、node2vec【参考资料2】-知识补充与node2vec代码注解
A.关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)【一】
A.图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二)
2.2 图算法原理+实战
B.图学习初探Paddle Graph Learning 构建属于自己的图【系列三】
B.图游走模型/图学习之图游走类deepwalk、node2vec模型[系列四]
B.图算法:图游走模型/图学习之图游走类metapath2vec模型[系列五]
B.图算法:图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]
B.图算法:图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七]
B.图算法:图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
B.图神经网络之预训练大模型结合:ERNIESage在链接预测任务应用
B.图算法:图学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目实战,助力疫情)[系列九]
B.图算法:图神经网络图学习之基于GNN模型新冠疫苗任务[系列九]
B.图算法:图神经网络图学习之基于UniMP算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]
B.图算法:图神经网络图学习项目合集&数据集分享&技术归纳业务落地技巧[系列十]
本专栏将持续更新
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