Road from Novice to Expert (老手区)


课题组讨论资料——Seminar Material

👍 《2022秋日常算法Seminar:Learning graph from smooth signals-2016, 2019算法讨论》讨论资料主要对光滑信号学习目标下的图学习模型《How to Learn a Graph from Smooth Signals》和《Large Scale Graph Learning from Smooth Signals》进行模型讲解和算法复盘,参与讨论和资料整理的同学主要包括姚昕智,彭钱钱,贺芷涵,唐子铭。资料21页,主要是黑板推导和当日总结。(File size: 8.2Mb. Download)

👍 《2022秋日常算法Seminar:Bayesian GCN/AAAI-2019算法讨论》讨论资料主要对Bayesian框架下的GCN图模型《Bayesian graph convolutional neural networks for semi-supervised classification》进行模型讲解和算法复盘,彭钱钱同学领读并持粉笔推演,参与讨论和资料整理的同学包括姚昕智,欧阳思卓,连钰珑,贺芷涵,唐子铭。资料17页,主要是黑板推导和当日总结。(File size: 5.8Mb. Download)

👍 Latex撰写参考链接数学符号

👍《2022暑期Seminar:期望传播算法Expectation Propagation》追加讨论资料,主要是对Minka 2001博士论文《A family of algorithms for approximate Bayesian inference》第三章的解读,参与讨论和资料整理的同学包括姚昕智,欧阳思卓,彭钱钱,贺芷涵,唐子铭。资料56页,主要是黑板推导和当日总结。(File size: 16Mb. Download)

👍《2022暑期Seminar:从图模型到BP算法》这套23页的资料主要整理自2022年暑期的黑板讨论和当日的总结,参与讨论和资料整理的同学包括姚昕智,欧阳思卓,彭钱钱,贺芷涵,唐子铭。资料23页。(File size: 16Mb. Download)



ʕ•ᴥ•ʔ咻咻~~~

From: Expert
To: Novice

Links to lab projects:

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