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LOGS第2023/04/09期|| ICLR 2023 Best Paper award 北大张博航：图神经网络表达能力探究
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LOGS 第2022/07/09期 || 微软亚洲研究院郑书新：图神经网络迈入Transformer时代
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LOGS第2023/08/12期||KDD 2023 Best Paper Winner 孙相国 ：提示学习在图神经网络中的探索
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LOGS第2023/06/03期|| 上海交通大学杨晨晓：连接MLP与GNN：探讨图神经网络天生的强大泛化性
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强推！不愧是李飞飞，一口把深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了，新手小白秒上手！-人工智能/计算机视觉
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LOGS 第2022/09/25期 || 中国科学技术大学 王翔: 图神经网络可解释性
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LOGS 第2022/10/15 期 || 北京邮电大学 王啸: 图神经网络的“共性”与“个性”
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LOGS 第2022/07/16期 || 香港科技大学李佳：图异常检测再思考—我们究竟需要怎样的图神经网络？
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【2024最新】AI大模型入门教程（65集精讲）真正的保姆级零基础入门教程！深度学习基础+大模型相关算法+神经网络，大模型入门必学！
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LOGS第2023/03/05期||KDD 2022 Best Paper Award Winner 马菁：图学习与因果推断
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香港中文大学MISC Lab-付新宇：异质图神经网络研究进展
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LOGS第2023/12/02期||密歇根州立大学 毛海涛：图神经网络什么时候失效？
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LOGS第2023/03/25期||华为诺亚方舟实验室张莹雪: 图神经网络与芯片设计
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LOGS 第2022/07/09期 || 北京大学张牧涵：谱图神经网络有多强大？
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122集付费！CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气全部学完！
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太强了！【GNN+Transformer】2024年最容易研究论文方向的内容！论文精讲+代码复现！小白都能轻松看懂！建议收藏！（图神经网络、机器学习、AI）
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LOGS第2023/08/05期|| 圣母大学郭之春：LLP--基于知识蒸馏的链接预测加速
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LOGS第2023/09/02期|| 清华大学侯振宇：生成式图自监督学习方法探究
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LOGS 第2023/01/15期||中国人民大学高瓴人工智能学院黄文炳: 几何图神经网络在科学计算中的应用
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基于图神经网络的高效知识图谱推理技术
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LOGS 第2023/01/07期||亚马逊上海DGL团队：图神经网络系统DGL的最新进展
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LOGS第2023/03/18期||中科院计算所徐冰冰: 图神经网络的域内及跨域泛化
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LOGS第2023/08/19期|| 中科院计算所卫岚宁：自动化图机器学习及其在图分类任务的相关进展
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LOGS第2023/03/11期||VLDB 2022 Best Paper Winner 彭靖姝: 大规模图网络去中心化训练
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LOGS第2023/07/03期|| 上海交通大学吴齐天：Graph Transformer的一些进展
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Graph领域的MoE：AnyGraph
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超全超简单！一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法！真的比刷剧还爽！
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LOGS第2023/07/15期|| 西湖大学吴泰霖：图学习在物理仿真场景的探索
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【全集188集】深度学习必看圣经！李沐大神《动手学深度学习》最新版全套视频教程分享，比啃书高效！看完直接跑通！（深度学习/神经网络/计算机视觉）
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LOGS 第2022/07/02期 || 腾讯AI Lab机器学习中心荣钰：图神经网络最新范式的探索
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LOGS 第2022/10/23期 || 卡内基梅隆大学赵越-图神经网络与异常检测
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LOGS第2023/09/09期|| 韩国科学技术院Jaemin Yoo：PU Learning on Graphs
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LOGS第2023/09/02期|| 复旦大学许嘉蓉：何时需要预训练图神经网络？
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LOGS 第2022/07/23期 || 腾讯AI lab 徐挺洋：图生成模型及其在分子生成中的应用
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LOGS x 北邮GAMMA Lab|| 范少华：图因果表示学习
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LOGS第2023/04/22期|| 亚利桑那州立大学丁凯泽：数据高效的图学习
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LOGS第2022/11/05期||西湖大学 夏俊: 图对比学习中的负采样问题
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中国科学技术大学MIRA Lab王治海：基于分层序列模型的混合整数线性规划问题中的割平面选择
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LOGS 第2022/08/06期 || 耶鲁大学Rex Ying(应智韬): 双曲表示学习与知识图谱
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【图神经网络】人工智能图神经网络实战教程，最全最完整的神经网络教程，从零基础开始学习-人工智能/深度学习/卷积神经网络/神经网络
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中科大×LOGS || 加拿大蒙特利尔唐建：图几何学习与药物发现