Глубинное обучение в анализе графовых данных 23/24

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

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

Лектор — Валитов Эльдар Рафекович

Семинаристы — Федоров Павел Сергеевич, Владислав Воробьев

Канал курса в Telegram - https://t.me/+4mazDS9zLeY3NTgy

Чат курса в Telegram - https://t.me/+FPMW79EDba82YTVi

Github курса - https://github.com/elvarid/gnn_course_hse

Лекции

Проходят по средам в 13:00

Лекция 1 (27.09.23): Организационная информация. Графы и анализ данных. Примеры графовых данных. Типы задач на графах. Выбор представления данных.

Лекция 2 (04.10.23): Доглубинные методы. Различные статистики для графов.

Лекция 3 (11.10.23): Эмбеддинги на графах. PageRank и его приложения.

Лекция 4 (18.10.23): Передача информации. Графовые свертки.

Лекция 5 (01.11.23): Построение графовой нейросети. Базовые графовые архитектуры - GCN, GraphSage, GAT.

Лекция 6 (08.11.23): Графовые skip-connection. Графовые аугментации. Принцип обучения полной сети.

Лекция 7 (15.11.23): Еще немного об обучении. Иерархический пулинг. Разбиения графового датасета. Графы знаний и RGCN.

Семинары

Проходят по средам в 14:40.

Семинар 1. (27.09.22) Введение NetworkX и PytorchGeometry.

Семинар 2. (03.10.22) Подсчет графовых статистик.

Семинар 3. (10.10.22) PageRank и его реализация.

Семинар 4. (17.10.22) Теоретический семинар. Решение задач по тематике графовых статистик.