Глубинное обучение в анализе графовых данных 22/23

О курсе

Курс читается для студентов 4-го курса в 1-2 модулях.

Лектор — Валитов Эльдар Рафекович

Семинарист — Федоров Павел Сергеевич

Канал курса в Telegram - https://t.me/hse_gnn_2022

Чат курса в Telegram - https://t.me/hse_gnn_2022_chat

Гитхаб курса с материалами - https://github.com/elvarid/gnn_course_hse

Лекции

Проходят по четвергам в 14:40

Лекция 1 (08.09.22): Графы и анализ данных. Примеры графовых данных. Типы задач на графах. Выбор представления данных.

Лекция 2 (15.09.22): Создание признаков для вершин/связей/графовых для применения традиционных методов машинного обучения.

Лекция 3 (22.09.22): Обсуждение эмбеддингов для вершин графа. Эмбеддинги в случае графов знаний. Эмбеддинги для графов целиком.

Лекция 4 (06.10.22): PageRank. Постановка задачи. Статистический вывод. Приложение для рекомендательных систем.

Лекция 5 (15.10.22): Label Propagation (semi-supervised раскраска). Принцип передачи информации. Графовые свертки.

Лекция 6 (20.10.22): Элементы GNN. Message Passing, Aggregation. GCN. GraphSage. GAT.

Лекция 7 (03.11.22): Аугментации в GNN. Обучение GNN.

Лекция 8 (10.11.22): Графы знаний. RGCN. Обучение декодеров и свойства репрезентативности.

Лекция 9 (17.11.22): Запросы в графах знаний. Query2Box.

Лекция 10 (01.12.22): Генеративные сети. Графовые генеративные сети.

Семинары

Проходят по четвергам в 16:20.

Семинар 1. Введение NetworkX и PytorchGeometry.

Семинар 2. Подсчет статистик готовыми методами. Пример получения эмбеддингов вершин.

Семинар 3. Разбор ручного подсчета статистик, алгоритма подсчета ядер, алгоритма анонимизированных случайных блужданий по графу. (Без Ноутбука)

Семинар 4. Алгоритм PageRank.

Семинар 5. Простая GCN.

Семинар 6. Гетерогенные графы.

Семинар 7. Масштабирование нейронных сетей.

Семинар 8. Разбор TransE. Разбор идей о запросах в графах знаний.

Контрольные мероприятия

Правила выставления оценок

Итоговая оценка вычисляется по формуле

О_Итог = Округление(0.7 * ДЗ + 0.3 * Э),

где ДЗ = ((количество баллов за все ДЗ) / 70) * 10, Э - оценка за экзамен

Округление арифметическое.

На курсе предусмотрены автоматы - если студент сдал все дз и если студент набирает больше 45 баллов (то есть больше 6.5 оценка за ДЗ) то он освобождается от экзамена с О_Итог = Округление(ДЗ).