今天腾佑AI人工智能给大家分享百度大脑助力7天搞定神经网络的相关内容,下面来看具体详情:
与传统神经网络相比,图神经网络的优势非常明显:
1,非顺序排序的特征学习:GNN的输出不以节点的输入顺序为转移的。
2,两个节点之间依赖关系的学习:传统的神经网络中,这种依赖关系只能通过节点的特征来体现。
3,推理能力:GNN能够从非结构化数据(例如:场景图片、故事片段等)中生成推理图。
在实际场景中,有大量的数据是在非欧式空间,限制了深度神经网络的应用。得益于图神经网络在非结构化数据上出色的处理能力,它在学界与工业界上大放光彩。然而,图神经网络模型目前仍处于前期高速发展期,面临着多项方法论和实践挑战。
图神经网络技术已被应用在百度内数十个实际项目中,大幅度提升业务效益。为了帮助广大同学入门图学习,百度飞桨PGL团队开发了「图神经网络7日打卡营」。所在团队曾获得图学习权威榜单OGB三项榜首以及COLING协办比赛TextGraph冠军,推动图学习技术在百度内部落地数十个项目,大幅度提升公司效益。
面对肆虐全球的新冠疫情,团队还在课程中设置了「新冠疫苗项目拔高实战」,我们将通过图神经网络算法筛选出结构更加稳定的mRNA,为疫苗的长途运输问题的解决贡献一份力量。
11月23日起,图神经网络世界冠军团队亲自授课,结合多年经验,7日全直播手把手教学,5大实战,带你实践图神经网络,助力新冠疫情,攻克难题!
你将收获:
1,世界顶尖图神经网络团队手把手教学,与大佬面对面梳理知识体系;
2,世界顶尖图神经网络框架PGL,复用性强,支持大规模并行;
3,7日高效入门图神经网络,专治拖延症,时间短见效快;
4,GPU计算资源免费使用
5,百度认证纸质结业证书——“图神经网络人才证书”邮寄到家。
还有超级多的学习福利,等你来挑战!
讲师介绍
小斯妹老师
百度飞桨图学习框架PGL核心人员
课程大纲
01
图学习初印象
图神经网络概述、入门路线
实践:环境搭建
实战作业
安装PGL环境,跑通example代码
02
图游走类模型
DeepWalk、node2vec、metapath2vec、metapath2vec变种
实践:DeepWalk代码解析
实战作业
以填空的方式完成node2vec模型复现
03
图神经网络算法(一)
GCN、GAT、消息传递机制
实践:GCN代码解析、比赛代码讲解
实战作业
以填空的方式完成GAT模型复现
04
图神经网络算法(二)
图采样技术、图聚合技术
实践:讲解GraphSage代码
实战作业
以填空的方式完成GraphSage模型复现
05
图神经网络进阶模型讲解
ERNIESage、UniMP
实践:ERNIESage代码讲解
结业大赛
论文引用网络的节点预测
06
新冠疫苗项目拔高实战,助力疫情!
07
结营仪式
老师比赛实战经验分享
课程总结与Q&A
颁奖仪式
学习激励
担心无法坚持学习?别担心,成长的路上需要鼓励。超多奖励等你来抢!
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上课时间
11月23日—11月30日每晚20:30—21:30
扫码报名
图神经网络世界冠军团队授课,7日全直播教学,5次实战打卡,实践图神经网络!
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