图神经网络是一类利用深度学习技术来直接在图结构数据上运行的神经网络。与传统的深度学习模型不同,GNN能够捕捉节点间的关系,使其能够在节点、边以及更广泛的图结构上学习复杂的模式。这种能力使GNN在许多领域中变得极其重要,特别是在那些传统神经网络难以处理的结构化数据问题上。 GNN的独特之处在于其能力,它可以直接...
图神经网络导论 作者:刘知远/周界 出版社:人民邮电出版社 出品方:图灵教育 原作名:Introduction to Graph Neural Networks 译者:李泺秋 出版年:2021-4-19 页数:160 定价:69.80元 装帧:平装 丛书:智源人工智能丛书 ISBN:9787115559845 豆瓣评分 6.4 46人评价...
在第3章中介绍了神经网络的基础,然后在第4章中简要介绍了香草GNN。四种类型的模型分别在第5、6、7和8章中介绍。在第9章和第10章中介绍了不同图类型和高级训练方法的其他变体。然后在第11章中提出了几种通用的GNN框架。第12、13和14章介绍了GNN在结构场景,非结构场景和其他场景中的应用。最后,我们在第15章...
本书全面介绍了图神经网络的基本概念,模型和应用。首先介绍了vanilla GNN模型。然后介绍了vanilla模型的几种变体,例如图卷积网络,图递归网络,图注意力网络,图残差网络和一些通用框架。还包括不同图类型的变体和高级训练方法。对于GNN的应用,该书分为结构,非结构和其他场景,然后介绍了解决这些任务的几种典型模型。最后...
CMU-Minji112页PPT《图神经网络导论》,阐述GNN基本概念原理与研究进展,附ppt与视频 214 -- 39:43 App 【Nils Reimers】神经搜索的无监督域自适应,Unsupervised domain adaptation for neural search 108 -- 52:38 App 人工智能如何促进数学发展?DeepMind研究科学家Petar Veličković最新报告《AI x Mathematics》 ...
本书全面介绍了图神经网络的基本概念,模型和应用。首先介绍了vanilla GNN模型。然后介绍了vanilla模型的几种变体,例如图卷积网络,图递归网络,图注意力网络,图残差网络和一些通用框架。还包括不同图类型的变体和高级训练方法。对于GNN的应用,该书分为结构,非...
图神经网络综述论文解读(三) 最近,IEEE Fellow、Senior Member 和 Member Zonghan Wu 等人又贡献了一篇图神经网络综述文章。这篇文章介绍了 GNN 的背景知识、发展历史、分类与框架、应用等,详细介绍了各种模型与方法,包括公式、模型图示、算法等,希望对大家有所帮助。
图神经网络导论 深入浅出图神经网络GNN原理神经网络编程与深度学习人工智能AI机器学习算法计算机视觉 作者:刘知远 周界出版社:人民邮电出版社出版时间:2021年04月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥54.40 定价 ¥69.80 配送至 北京 至 北京市东城区 服务 由“人民邮电出版社官方旗舰店”发货,并提供售后服务。
图神经网络导论 人工智能机器学习深度学习教程书籍,图神经网络GNN入门导引,清华大学刘知远力作,邱锡鹏等多位AI先锋学者推荐,全彩印刷。 作者:刘知远周界出版社:人民邮电出版社出版时间:2021年04月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥55.10 定价 ¥69.80 配送至...