吴凌飞 崔鹏 裴健 赵亮创作的计算机网络小说《图神经网络:基础、前沿与应用》,已更新章,最新章节:undefined。本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用,涵盖图神经网络的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景
为了将图神经网络这个有用的工具介绍清楚,图神经网络的专家学者们一起撰写了一本关于图神经网络的教材《图神经网络---基础、前沿与应用》,是由人民邮电出版社所出版的。 本书分成四个部分: 1. 第一部分:引言; 2. 第二部分:基础; 3. 第三部分:前沿; 4. 第四部分:广泛和新兴的应用。 在引言部分,作者们介...
本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用,涵盖图神经网络的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。全书分为四部分:第一部分介绍图神经网络的基本概念;第二部分讨论图神经网络成熟的方法;第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域;第四部分描述可能对...
可见,探索与发展图神经网络是必然的趋势,这也是它成为近年来在机器学习中发展最快和影响最深的研究领域的一个原因。 《图神经网络:基础、前沿与应用》一书系统地介绍了图神经网络的各个方面,从基础理论到前沿问题,从模型算法到实际应用。全书分四部分,共 27 章。
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为了弥合上述差距，吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮几位学者牵头编撰了一本图神经网络领域的综合性书籍。这本书历时近一年时间写作而成，全书由四大部分（引言，基础，前沿，应用）共 27 个章节组成，面向这一领域的高级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师和行业从业者。这是目前为止在图神经网络方面最为全面的一本书。
摘要 图表征学习的目的是将图中的节点嵌入低维的表征并有效地保留图的结构信息。 导读 许多复杂的系统具有图的形式,如社交网络、生物网络和信息网络。为了有效地处理图数据,第一个关键的挑战是找到有效的图数据表征方法,也就是如何简洁地表征图,以便在时间和空间上有效
广大图神经网络(Graph Neural Network,下文简称GNN)研究人员翘首以盼吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮等GNN领域的影响力学者联合编撰、50多位GNN各方向专家学者倾力贡献的《图神经网络:基础、前沿与应用》终于要来啦! 本书作者群星璀璨,图书还未出版已先火遍IT圈!得到了清华大学教授、中国科学院院士张钹倾情作序推荐,同时韩家...
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