本视频课程深入浅出地讲解图神经网络的核心概念与算法，并通过实际案例指导学员掌握其应用技巧，助力解决复杂数据结构问题。
分享一套图神经网络课程资料，包括视频、源码、数据及文档。这套课程涵盖了从基础到高级的图神经网络（Graph Neural Network, GNN）知识，旨在帮助学习者掌握使用神经网络处理图结构数据的方法，并满足聚类、分类、预测、分割和生成等任务的需求。
### 课程目录
- **第1章 图神经网络基础**
- **第2章 图卷积GCN模型**
- **第3章 使用PyTorch Geometric工具包**：本章节介绍如何安装及使用图学习必备的开源库PyTorch Geometric。
- **第4章 构建自己的图数据集**：详细讲解了利用PyTorch Geometric创建个性化图结构数据的方法和流程。
- **第5章 图注意力机制与序列图模型**
- **第6章 图相似度论文解读**
- **第7章 图相似度计算实战**
- **第8章 基于图模型的轨迹估计**：介绍如何利用图神经网络进行复杂的轨迹分析任务。
- **第9章 轨迹估计实战案例**
这套课程旨在为研究者和开发者提供全面的学习资源，助其深入理解并应用图神经网络技术。
5星
