Будут рассмотрены графовые нейронные сети. В частности, теоретические основы графовых нейронных сетей. Также будут примеры построения и использования GNN на практике, плюс какие есть фреймворки для работы с GNN.
- платформа для проведения анализа данных, построения моделей и внедрения моделей в продукцию.
- platform for data analysis, model building and implementation into production.
JupyterHub URL -
Git Repository URL -
#analytics
#machinelearning
#datascience
#optimization
#
#mindset
#insolver
#машинноеобучение
#анализданных
#GNN
3 views
11
2
6 months ago 00:30:26 1
Physics-informed Machine Learning for Inverse Problems
8 months ago 02:25:52 5
The spelled-out intro to neural networks and backpropagation: building micrograd
9 months ago 00:08:31 2
Simplicial Complexes - Your Brain as Math Part 2 | Infinite Series
9 months ago 11:51:22 1
Harvard CS50’s Artificial Intelligence with Python – Full University Course
11 months ago 00:32:57 1
Building Recommender System with GNN - Part1: Intro to GNN
12 months ago 00:10:46 1
Как запихнуть молекулу в машинное обучение? Молекулярные данные и дескрипторы [RU/ENG SUB]
1 year ago 00:00:00 1
анализ графика BTC нейросетью в прямом эфире
1 year ago 00:59:46 1
Understanding Oversmoothing in Graph Neural Networks (GNNs): Insights from Two Theoretical Studies
1 year ago 01:55:24 1
Building makemore Part 4: Becoming a Backprop Ninja
1 year ago 01:55:49 1
Разбор факторов ранжирования Яндекса из слива
1 year ago 00:22:12 1
25 Math explainers you may enjoy | SoME3 results
2 years ago 00:50:09 1
Revisiting Nearest Neighbors from a Sparse Signal Approximation View
2 years ago 01:41:20 1
Neural Networks - Lecture 5 - CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python 2020
2 years ago 00:16:44 1
What are Transformer Neural Networks?
2 years ago 00:07:44 1
How AI Works: PRO-TECH Behind Search Engine Machine Learning 2023
2 years ago 01:31:23 1
Константин Клепиков - Практика по Graph Neural Networks