📌 Graph Attention Networks (GAT) | GNN Paper Explained - скачать с ютуб видео или музыку на рингтон в хорошем качестве

Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:

Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ru

Скачать бесплатно Graph Attention Networks (GAT) | GNN Paper Explained в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно Graph Attention Networks (GAT) | GNN Paper Explained или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон Graph Attention Networks (GAT) | GNN Paper Explained в формате MP3:

Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru

Graph Attention Networks (GAT) | GNN Paper Explained

❤️ Become The AI Epiphany Patreon ❤️ ► / theaiepiphany ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ In this video, I do a deep dive into the graph attention network paper! GATs have a lot in common with transformers a reason more to keep an eye out for them! You'll learn about: ✔️ Basic graph theory ✔️ All the nitty-gritty details behind GAT ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ ✅ GAT website: https://petar-v.com/GAT/ ✅ GAT paper: https://arxiv.org/abs/1710.10903 ✅ M. Bronstein's blog: https://towardsdatascience.com/do-we-... ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ ⌚️ Timetable: 00:00 - A note on geometric deep learning 00:50 - Graph theory basics 08:35 - Intro to GATs (related work) 10:15 - A detailed explanation of the method 16:20 - A multi-head version of the GAT 19:05 - Visualizations, spatial pooling, GNN depth 21:20 - A recap of GAT properties 23:35 - Receptive field of spatial GNNs 24:35 - Datasets, transductive vs inductive learning 30:35 - Results on transductive/inductive benchmarks 35:30 - Representations visualization (t-SNE) ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 💰 BECOME A PATREON OF THE AI EPIPHANY ❤️ If these videos, GitHub projects, and blogs help you, consider helping me out by supporting me on Patreon! The AI Epiphany ► / theaiepiphany One-time donation: https://www.paypal.com/paypalme/theai... Much love! ❤️ ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 💡 The AI Epiphany is a channel dedicated to simplifying the field of AI using creative visualizations and in general, a stronger focus on geometrical and visual intuition, rather than the algebraic and numerical "intuition". ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 👋 CONNECT WITH ME ON SOCIAL LinkedIn ► / aleksagordic Twitter ► / gordic_aleksa Instagram ► / aiepiphany Facebook ► / aiepiphany 👨‍👩‍👧‍👦 JOIN OUR DISCORD COMMUNITY: Discord ► / discord 📢 SUBSCRIBE TO MY MONTHLY AI NEWSLETTER: Substack ► https://aiepiphany.substack.com/ 💻 FOLLOW ME ON GITHUB FOR COOL PROJECTS: GitHub ► https://github.com/gordicaleksa 📚 FOLLOW ME ON MEDIUM: Medium ► / gordicaleksa ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ #graphs #attention #deeplearning

Comments