《PyTorch几何图神经网络》最新教程，附Slides与视频，69页ppt

PyTorch几何图神经网络

与通常应用于张量和序列的经典深度学习模型(如MLP、CNN、RNN、transformer)不同，图神经网络(Graph Neural Net, GNN)是一种特殊类型的深度学习模型，它适用于非欧氏数据结构，如图。数据驱动方法可以提供帮助的图分析任务的例子包括3D网格处理、分子分析、社交图数据挖掘，以及其他任何传统DL方法不适用的任务。PyTorch是一个行业标准的深度学习框架，它提供了许多有用的DL操作和实用程序。PyTorch几何是一个构建在PyTorch之上的库，实现了一组创建和训练图神经网络的工具。在这次演讲中，我将对GNN和PyTorch几何做一个非常快速和高级的介绍。