图卷积神经网络GCN
斯坦福大学CS224W图机器学习公开课-同济子豪兄中文精讲
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本讲介绍了最简单的一类图神经网络：图卷积神经网络（GCN）
包括：消息传递计算图、聚合函数、数学形式、Normalized Adjacency 矩阵推导、计算图改进、损失函数、训练流程、实验结果。
图神经网络相比传统方法的优点：归纳泛化能力、参数量少、利用属性特征和节点标签等。
图神经网络和CNN、Transformer等其它神经网络的异同。
GCN论文：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks, ICLR 2017
关键词：
Machine Learning, Deep Learning, Neural Networks, Graph Neural Networks, GNN, Graph Convolutional Neural Networks, GCN, Knowledge Graph
创作团队
4人
难道这个AI真的是游戏天才？！
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简介
简介斯坦福大学CS224W图机器学习公开课-同济子豪兄中文精讲
课程主页：https://github.com/TommyZihao/zihao_course/tree/main/CS224W
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