图卷积神经网络2020年,IT资源网
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│图卷积神经网络开课仪式.pptx
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├─第1章 从欧几里得空间到非欧几里得空间
│ Chapter1卷积神经网络-从欧式空间到非欧式空间.mp4
│ GCN第一节课.pdf
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├─第2章 谱域图卷积介绍
│ 第2章谱域图卷积介绍.mp4
│ 第二节课-谱域图卷积.pdf
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├─第3章 空域图卷积介绍
│ 3.1-3.2 空域卷积.mp4
│ 3.1-3.2-3.3-3.4--L3空域图卷积介绍.pdf
│ 3.3-3.4 空域卷积.mp4
│ 3.5-3.6-v5.0过平滑现象.pdf
│ 3.5图卷积网络回顾 空域图卷积2.mp4
│ 3.6过平滑现象.mp4
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├─第4章 图卷积的实践应用
│ 图卷积神经网络的应用.mp4
│ 第五节课.pdf
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├─第5章 实践：基于PyG的图卷积的节点分类
││19：第五章作业讲评.mp4
││保存模型与相关代码.zip
││实践作业.pdf
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│├─第1节 环境搭建
││ 环境搭建.mp4
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│├─第2节 基于PyG框架的节点分类实践
││ 16：节点分类实践（上）.mp4
││ 16：节点分类实践（下）.mp4
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│├─第3节 构造自己的数据集&查阅其他GCN方法
││ 17：构造自己的数据集&查阅其他GCN方法.mp4
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│└─第4节 实践作业
│ 第六次课.pdf
│ 节点分类code.rar
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├─第6章 实践：基于Pytorch的图卷积的交通预测
│ │图卷积第6章优秀作业（PCCH）.zip
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│ ├─第1节 课件&代码
│ │ code.rar
│ │ 第七次课.pdf
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│ ├─第2节 时序数据处理及建模
│ │ 20：时序数据处理及建模.mp4
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│ ├─第3节 基于Pytorch的交通流量预测
│ │ 21：基于Pytorch的交通流量预测.mp4
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│ └─第4节 作业
│ 作业.pdf
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└─图神经网络（GNN）100篇论文集
Applications.rar
Models.rar
Survey.rar
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