Скачать или смотреть GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs 論文介紹

GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs 論文介紹

Скачать GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs 論文介紹 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs 論文介紹 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs 論文介紹 бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs 論文介紹

因為覺得這些GNN的algorithm很有趣，所以第一次嘗試了做這樣解釋論文的影片，如果有任何回饋或建議都非常歡迎：）

以往GCN, GAT對每個鄰居節點做aggregation的方式無法被應用在真實世界中大規模，可能數千萬、數十億的graph上。GraphSAGE提出了對node以及neighbor node的方式，讓GNN可以scale到更大規模的graph。

Slides: https://docs.google.com/presentation/...
paper: https://arxiv.org/pdf/1706.02216.pdf

影片更正：
14分33秒處 S1 * S2 = 250 而不是500
16分36秒 - 20分15秒處，最外圈是B0而不是B2，由裡到分別是：B2, B1, B0

0:00 Introduction
1:11 Background
5:32 GraphSAGE做了什麼
8:05 Node Embedding Generation
12:20 Neighborhood Definition
15:15 Minibatch Forward
20:24 Loss Function in GraphSAGE
25:05 Aggregator Architectures
30:15 Experiment Result 1
34:57 Experiment Result 2
38:41 Ending

#graphsage #gnn

Комментарии

Информация по комментариям в разработке