图神经网络实战视频课程资源下载

资源描述

本仓库提供了一套完整的图神经网络实战视频课程资源，包括视频教程、源码、数据集以及相关文档。课程内容涵盖了图神经网络的基础知识、模型构建、工具使用以及实战应用，适合对图神经网络感兴趣的学习者。

课程介绍

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种利用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式的算法。本课程旨在帮助学习者掌握图神经网络的基本概念、模型构建方法以及实际应用场景。

课程目录

1. 第1章 图神经网络基础
   介绍图神经网络的基本概念、发展历程以及应用领域。

2. 第2章 图卷积GCN模型
   详细讲解图卷积网络（GCN）的原理、模型结构以及实现方法。

3. 第3章 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
   介绍PyTorch Geometric工具的安装方法、基本使用以及常用功能。

4. 第4章 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
   讲解如何使用PyTorch Geometric构建和处理自定义的图数据集。

5. 第5章 图注意力机制与序列图模型
   介绍图注意力机制的原理及其在序列图模型中的应用。

6. 第6章 图相似度论文解读
   解读图相似度计算的相关论文，深入理解图相似度计算的理论基础。

7. 第7章 图相似度计算实战
   通过实战案例，讲解如何利用图神经网络进行图相似度计算。

8. 第8章 基于图模型的轨迹估计
   介绍基于图模型的轨迹估计方法及其应用场景。

9. 第9章 图模型轨迹估计实战
   通过实战案例，讲解如何利用图神经网络进行轨迹估计。

资源内容

• 视频教程：包含所有章节的详细讲解视频。
• 源码：提供课程中涉及的所有代码示例。
• 数据集：包含课程中使用的图数据集。
• 文档：提供课程笔记、参考资料以及相关论文。

使用说明

1. 下载本仓库中的所有资源。
2. 按照课程目录顺序观看视频教程。
3. 参考源码和数据集进行实践操作。
4. 阅读文档以加深对课程内容的理解。

适用人群

• 对图神经网络感兴趣的初学者。
• 希望深入了解图神经网络应用的开发者。
• 需要图神经网络相关资源的研究人员。

注意事项

• 本资源仅供学习使用，请勿用于商业用途。
• 如有任何问题或建议，欢迎在仓库中提出。

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