+10-基于图模型的时间序列预测            1.0 GB
  1-基于图模型的时间序列预测.mp4             1.0 GB
+11-异构图神经网络            754.0 MB
  1-异构图神经网络.mp4             754.0 MB
+1-图神经网络基础            99.0 MB
  1-图神经网络应用领域分析.mp4             26.4 MB
  2-图基本模块定义.mp4             10.5 MB
  3-邻接矩阵的定义.mp4             16.1 MB
  4-GNN中常见任务.mp4             19.2 MB
  5-消息传递计算方法.mp4             14.2 MB
  6-多层GCN的作用.mp4             13.0 MB
+2-图卷积GCN模型            65.3 MB
  1-GCN基本模型概述.mp4             13.2 MB
  2-图卷积的基本计算方法.mp4             12.6 MB
  3-邻接的矩阵的变换.mp4             18.4 MB
  4-GCN变换原理解读.mp4             21.1 MB
+3-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用            187.0 MB
  1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法.mp4             45.1 MB
  2-数据集与邻接矩阵格式.mp4             51.9 MB
  3-模型定义与训练方法.mp4             41.9 MB
  4-文献引用数据集分类案例实战.mp4             47.7 MB
+4-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集            268.0 MB
  1-构建数据集基本方法.mp4             13.5 MB
  2-数据集与任务背景概述.mp4             21.6 MB
  3-数据集基本预处理.mp4             31.5 MB
  4-用户行为图结构创建.mp4             36.7 MB
  5-数据集创建函数介绍.mp4             34.9 MB
  6-网络结构定义模块.mp4             36.9 MB
  7-TopkPooling进行下采样任务.mp4             31.3 MB
  8-获取全局特征.mp4             25.7 MB
  9-模型训练与总结.mp4             35.8 MB
+5-图注意力机制与序列图模型            74.2 MB
  1-图注意力机制的作用与方法.mp4             16.5 MB
  2-邻接矩阵计算图Attention.mp4             21.4 MB
  3-序列图神经网络TGCN应用.mp4             12.6 MB
  4-序列图神经网络细节.mp4             23.7 MB
+6-图相似度论文解读            311.0 MB
  1-要完成的任务分析.mp4             47.8 MB
  2-基本方法概述解读.mp4             52.7 MB
  3-图模型提取全局与局部特征.mp4             47.4 MB
  4-NTN模块的作用与效果.mp4             41.1 MB
  5-点之间的对应关系计算.mp4             51.2 MB
  6-结果输出与总结.mp4             71.2 MB
+7-图相似度计算实战            216.0 MB
  1-数据集与任务概述.mp4             18.1 MB
  2-图卷积特征提取模块.mp4             55.9 MB
  3-分别计算不同Batch点的分布.mp4             31.7 MB
  4-获得直方图特征结果.mp4             21.1 MB
  5-图的全局特征构建.mp4             31.4 MB
  6-NTN图相似特征提取.mp4             39.2 MB
  7-预测得到相似度结果.mp4             18.6 MB
+8-基于图模型的轨迹估计            449.0 MB
  1-数据集与标注信息解读.mp4             57.5 MB
  2-整体三大模块分析.mp4             71.8 MB
  3-特征工程的作用与效果.mp4             41.7 MB
  4-传统方法与现在向量空间对比.mp4             51.8 MB
  5-输入细节分析.mp4             50.0 MB
  6-子图模块构建方法.mp4             42.5 MB
  7-特征融合模块分析.mp4             47.7 MB
  8-VectorNet输出层分析.mp4             85.4 MB
+9-图模型轨迹估计实战            164.0 MB
  1-数据与环境配置.mp4             35.4 MB
  2-训练数据准备.mp4             27.7 MB
  3-Agent特征提取方法.mp4             37.9 MB
  4-DataLoader构建图结构.mp4             28.6 MB
  5-SubGraph与Attention模型流程.mp4             34.6 MB