Aprendizaje de representaciones en grafos
Temario:
- Detección de comunidades, Laplacian embeddings y spectral clustering.
- Node y (sub)graph representation learning: métodos basados en factorización de matrices, paseos aleatorios, y redes convolucionales en grafos.
- Aplicaciones a clasificación de nodos y de grafos, y modelado de la relación entre conectividad estructural y funcional en el cerebro.
- Passcode: N2.v@Z8a
- Passcode: m!FHrd94
Versión con las aplicaciones del final, que no llegamos a cubrir. Esta última parte está mayormente en inglés