分享一套图神经网络课程，视频+源码+数据+文档，资料齐全。
课程介绍：
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是指使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求的算法总称。
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 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
第4章 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
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
第9章 图模型轨迹估计实战
2022-08-29 20:19:08
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008_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据分类预测 Matlab代码实现过程
2022-08-25 09:07:42
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012_基于随机森林算法(RF)的时间序列预测 Matlab代码实现过程，调用TreeBagger函数实现
2022-08-24 14:08:16
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014_基于径向基函数神经网络(RBF)的数据分类预测 Matlab代码实现过程，调用newrbe函数实现
2022-08-19 16:06:01
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016_基于BP神经网络的多输出数据回归预测 Matlab代码实现过程，调用newff函数实现，多输入多输出
2022-08-18 12:05:50
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013_基于径向基函数神经网络(RBF)的数据回归预测 Matlab代码实现过程，调用newrbe函数实现
2022-08-16 09:07:05
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005_基于支持向量机(SVM)的数据分类预测 Matlab代码实现过程，调用了libsvm工具箱实现
2022-08-14 09:08:28
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