Skip to content

Stanford CS224W: Învățare automată cu grafice | 2021 | Curs 6.3 – Deep Learning for Graphs

Stanford CS224W: Învățare automată cu grafice |  2021 |  Curs 6.3 – Deep Learning for Graphs

Pentru mai multe informații despre programele profesionale și postuniversitare de inteligență artificială de la Stanford, vizitați: https://stanford.io/3vO3Ws3

Jure Leskovec
Informatica, PhD

În această prelegere, vă vom oferi o introducere a arhitecturii rețelelor neuronale grafice. O idee cheie abordată în prelegere este aceea că în GNN-uri, generăm înglobări de noduri bazate pe vecinătatea rețelei locale. În loc de un singur strat, GNN-urile constau de obicei dintr-un număr arbitrar de straturi pentru a integra informații din contexte și mai mari. Vă prezentăm apoi modul în care folosim GNN-urile pentru a rezolva problemele de optimizare și capacitatea sa inductivă puternică.

Pentru a urma programul cursului și programa, vizitați:
http://web.stanford.edu/class/cs224w/

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *