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Update README.md #27

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Update README.md #27

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15 changes: 7 additions & 8 deletions README.md
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Expand Up @@ -95,13 +95,12 @@

## 基本信息
- 贡献人员：陈荣钦、周郴莲、刘洋、戴治旭
- 学习周期：22天
- 学习周期：27天
- 学习形式：理论+实践
- 人群定位：有机器学习、Python语言编程基础，对图神经网络有需求的学员。
- 人群定位：具有深度学习知识基础，具备使用PyTroch实现神经网络的能力，并希望学习图神经网络应用的学员。
- 难度系数：难



## 任务安排


Expand All @@ -122,27 +121,27 @@
- PyG中的消息传递（`MessagePassing`）基类的属性、方法和运行流程；
- 如何自定义一个消息传递图神经网络。（见第4节）

### Task03：基于图神经网络的节点表征学习（3天）
### Task03：基于图神经网络的节点表征学习（4天）

- 基于图神经网络的节点表征学习的一般过程；
- 图神经网络为什么强于普通的MLP神经网络，以及GCN和GAT的差别；（见第5节）

### Task04：数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践（3天）
### Task04：数据完整存储与内存的数据集类+节点预测与边预测任务实践（4天）

- 如何构造一个数据全部存于内存的数据集类；（见第6-1节)
- 基于节点表征学习的图节点预测任务和边预测任务的实践。（见第6-2节）

### Task05：超大图上的节点表征学习（3天）
### Task05：超大图上的节点表征学习（4天）

- 在超大图上进行节点表征学习面临着的挑战；
- 应对挑战的一种解决方案；
- 通过实践学习超大图节点预测任务。（见第7节）

### Task06：基于图神经网络的图表示学习（3天）
### Task06：基于图神经网络的图表示学习（4天）

- 基于图神经网络的图表征学习的一般过程；（见第8节）

### Task07：图预测任务实践（3天）
### Task07：图预测任务实践（4天）

- 样本按需获取的数据集类的构造方法；（见第9-1节）
- 基于图表征学习的图预测任务的实践。（见第9-2节）
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