1基础

图学习初印象

Part1 什么是图

图的两个基本元素：点、边
图是一种统一描述复杂事物的语言
常见的图：社交网络、推荐系统、化学分子结构...

Part2 什么是图学习

图学习: Graph Learning。深度学习中的一个子领域，强调处理的数据对象为图。
与一般深度学习的区别：能够方便地处理不规则数据（树、图），同时也可以处理规则数据（如图像）。

Part3 图学习的应用

我们可以把图学习的应用分为节点级别任务、边级别任务、图级别任务。课程中介绍了以下几种任务。

节点级别任务：金融诈骗检测（典型的节点分类）、自动驾驶中的3D点云目标检测
边级别任务：推荐系统（典型的边预测）
图级别任务：气味识别（典型的图分类）、发现“宇宙”

做一个小结：

Part4 图学习是怎么做的

图游走类算法：通过在图上的游走，获得多个节点序列，再利用 Skip Gram 模型训练得到节点表示（下节课内容）
图神经网络算法：端到端模型，利用消息传递机制实现。
知识图谱嵌入算法：专门用于知识图谱的相关算法。

Part5 PGL 图学习库简介

Github 链接

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