Bài 4.2 Vấn đề over-smoothing "quá mượt" trên GNN , Machine Learning with Graphs

Bài 7.1 Relational GCN mạng tích chập đồ thị quan hệ, Machine Learning with Graphs, CS224W, Stanford

Bài 7.0 Heterogenous graphs, đồ thị đa dạng, Machine Learning with Graphs, CS224W, Stanford

Bài 6.3 Graph Isomorphism Network (GIN), mạng đẳng cấu đồ thị ML with Graphs, CS224W, Stanford

Bài 6.2 Neighbor aggregation, tính toán lân cận trên GCN, GraphSAGE, CS224W, Stanford

Bài 6.1 Computational graph, đồ thị tính toán, CS224W, Stanford

Bài 6.0 How expressive are GNNs, Cách thức GNN phân biệt các cấu trúc đồ thi, CS224W, Stanford

Bài 5.2. Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling, CS224W, Stanford

Bài 5.1. Thiết lập tác vụ huấn luyện trên GNN, Machine Learning with Graphs CS224W, Stanford

Bài 5.0. Tăng cường và huấn luyện GNN, Machine Learning with Graphs CS224W, Stanford

2024 09 11 15 09 50 Một ván cờ vua hay, trắng thắng, Interesting chess match, white won,

thứ 3 9-9-2024 Graph Machine Learning ĐH Bách Khoa 20240910 083743

thứ 3 9-9-2024 Graph Machine Learning ĐH Bách Khoa 20240910 101121

thứ 2 9-9-2024 CLB Taekwondo ĐH Thăng Long 20240909 191610

thứ 2 9-9-2024 CLB Taekwondo ĐH Thăng Long 20240909 184927

thứ 2 9-9-2024 CLB Taekwondo ĐH Thăng Long 20240909 184441

thứ 2 9-9-2024 CLB Taekwondo ĐH Thăng Long 20240909 190205

Taekwondo tam thế đối luyện cấp 8 lên 7 September 8, 2024

Bài 4.4. học biểu diễn quy nạp trên đồ thị lớn, Machine Learning with Graphs CS224W, Stanford

Bài 4.3 Tiền xử lý đồ thị trước khi dùng GNN , Machine Learning with Graphs CS224W, Stanford

Taekwondo trung bình tấn, đấm trung đẳng, September 8, 2024

Bài 4.2 Vấn đề over-smoothing "quá mượt" trên GNN , Machine Learning with Graphs CS224W, Stanford

Bài 4.1 Các tầng của GNN trong thực tế, Machine Learning with Graphs CS224W, Stanford

Bài 4.0 Các kiểu GNN: GCN, GraphSAGE, GAT, Machine Learning with Graphs CS224W, Stanford

2024 09 07 00 27 27 Một ván cờ vua hay, trắng thắng, Interesting chess match, white won,