Pentru mai multe informații despre programele profesionale și postuniversitare de inteligență artificială de la Stanford, vizitați: https://stanford.io/3Bu5VmV
Jure Leskovec
Informatica, PhD
Sub perspectiva generală a GNN, introducem mai întâi conceptul de strat GNN general. Un strat GNN general constă din 2 componente principale: (1) calculul mesajelor, (2) agregarea. Într-un strat GNN, fiecare nod va crea mai întâi un mesaj pe baza calculului mesajului, apoi mesajele vor fi trimise către nodul său vecin, în final fiecare nod va agrega mesajele de la vecinii săi pe baza funcției de agregare. Pe baza acestei idei, discutăm despre modul în care straturile GCN, GraphSAGE și GAT pot fi reprezentate ca calcul de mesaje + agregare în detaliu. Vă prezentăm în continuare modul de proiectare a unui strat GNN în practică, inclusiv modul de includere a normalizării loturilor (BatchNorm), abandonului și diferitelor activări / neliniarități în GNN.
Pentru a urma programul cursului și programa, vizitați:
http://web.stanford.edu/class/cs224w/
