现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推式学习需要重新训练，很难落地在需要快速生成未知节点embedding的机器学习系统上，本次报告介绍了一种归纳学习图嵌入—GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE)框架，通过训练聚合节点邻居的函数（卷积层），使GCN扩展成归纳学习任务，对未知节点起到泛化作用。
Graph-Neural-Network-GraphSAGE-周妍汝原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/07/06/%e5%9b%be%e5%b5%8c%e5%85%a5-graphsage/
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一、 什么是频繁项集项集是指事项的集合，而频繁项集就是频繁出现在数据集中的项集，说白了就在数据集中“出现次数足够多”的项集。其中，项集的出现频度是指包含项集的事务的数量，简称为项集…
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强化学习（Reinforcement learning ，RL ）是机器学习领域之一，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。本次报告从强化学习的基本框架开始，介绍了强化学…
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