斯坦福2019秋季课程:图机器学习资料全公开
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编辑:Sophia
计算机视觉联盟 报道 | 公众号 CVLianMeng
转载于 :斯坦福,量子位
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斯坦福2019秋季课程CS224W:图机器学习一共19节课,PPT,讲义和阅读资料已经全部公开!
等不及的小伙伴可以到最底端“传送门”快梯直达,开始学习吧~
课程简介
课程内容
网络经常作为工具,来对复杂的社会,技术和生物系统进行建模。这门课程结合线上社交网络的生物科学中的大规模数据,来分析大型网络。这些大型网络提出了一些关于计算、算法和建模方面的挑战。
在课程中,可以学习到这些大型网络的底层网络结构和互连,了解机器学习技术和数据挖掘工具。这些技术和工具能够增进对社会,技术和自然世界的理解。
课程主题有:万维网的算法;图神经网络和表示学习;识别生物网络中的功能模块;疫情检测;食物网络和金融市场的稳健性和脆弱性。
大纲目录
课程介绍;图(Graphs)的结构
网络的性质和随机图模型
复习课:Snap.py和Google Cloud教程网络中的主题和结构角色
网络中的社区结构
复习课:线性代数,概率论和证明技术谱聚类
消息传递和节点分类
图表示学习
图神经网络
图神经网络:动手练习
图的深度生成模型
链接分析:PageRank
网络效应和级联行为
概率传染和影响力模型
网络中的影响力最大化
网络中的疫情检测
网络演化
知识图推理
图神经网络的局限性
图神经网络的应用
《网络、人群和市场:关于高度联通世界的思考》
近年来,公众对现代社会复杂的“联系”越来越着迷。这种联系体现在许多方面:互联网快速发展,全球交流的便捷程度,新闻和信息的能量,流行病和金融危机的传播。
这本书借鉴了经济学,社会学,计算机和信息科学以及应用数学的思想,描述了新兴的研究领域。
这些领域正在所有原有领域的交界处发展,并解决了有关社会,经济和技术世界如何连接的基本问题。
这是一本网络科学的教科书,内容从可视化和交互工具到模拟和数据分析。印刷版于2015年由剑桥大学出版社出版。
传送门
课程主页可以下载PPT和每堂课的讲义
http://web.stanford.edu/class/cs224w/
《网络、人群和市场》
http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/
《网络科学》
http://networksciencebook.com/
END
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