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课程介绍
课程资料
- 讲稿下载：（报名后可见）
课程背景
网络上的注意力模型（Graph Attention Model）是一种通用的网络嵌入算法，它能够在节点分类、链路预测等问题上得到极高的精度。它可以模仿一个机器头对网络中的节点进行信息读取和分析，然后将综合的结果放到节点的向量中的过程。本课程详细介绍这一模型和应用。
课程目的
学完本课程，你能做到
- 了解网络上的注意力模型的原理、意义、应用方法。
课程详情
本课程的主要内容有：
一些图结构处理方法
基于递归神经网络的模型
基于图卷积网络的模型
基于注意力机制的构架
网络上的注意力模型框架结构
网络上的注意力模型的长处与缺陷
模型的验证方法
关于网络上的注意力模型的实验
实验的准备与结果
