مروری بر اصول شبکه های عصبی گراف و نتایج آن در بینایی رایانه: مطالعه موردی در پایتون

در سال های اخیر، شبکه های عصبی گرافی به دلیل قدرت بیانی زیاد و عملکرد فوق العاده اش، محبوبیت فزاینده ای در حوزه های مختلف به دست آورده. ساختارهای گراف به ما امکان می دهد داده ها را با ساختارها و روابط پیچیده ضبط کنیم و GNN این فرصت را برای ما فراهم می کند تا این نمایش داده پیچیده را برای کارهایی مانند طبقه بندی، خوشه بندی، پیش بینی پیوند و نمایش قوی مطالعه و مدل سازی کنیم. با توجه به این که این موضوع مفهومی نسبتا جدید است و یادگیری آن از کنفرانس ها و مقالات سخت خواهد بود، این دوره می تواند به کمک شما بیاید. این دوره مطالب مقدماتی کاملی را برای یادگیری شبکه های عصبی گرافی ارائه می دهد و با اتمام این دوره به درک خوبی از موضوع در تئوری و هم در عمل می رسید. در این دوره آموزشی هم به شما مباحث ریاضی و هم نحوه کدنویسی آن ها در زبان برنامه نویسی پایتون تدریس می شود. حال اگر می خواهید شروع به یادگیری در مورد شبکه های عصبی گرافی و مدل های GNN را در پایتون پیاده سازی کنید.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی ، گراف ها ، خوشه بندی ، پیوندها ، بینایی رایانه