书目详细信息
： 深入浅出图神经网络:GNN原理解析
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-64363-0:CNY89.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深入浅出图神经网络/.刘忠雨, 李彦霖, 周洋著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2020 |
| 载体形态项： | 210页:;+图 (部分彩图):;+24cm |
| 丛编项： | 智能系统与技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书共10章, 第1章介绍了图的基础知识以及图上的各种任务, 让读者对图有一个基本的了解 ; 第2章介绍了阅读本书所需的神经网络基础 ; 第3章介绍了各种深度卷积网络 ; 第4章着重介绍了表示学习 ; 第5章介绍了图信号处理和图卷积神经网络, 并提供了用GCN实现节点分类的实战 ; 第6章深入讲解了图卷积神经网络的性质 ; 第7章介绍了图神经网络的各种变体及范式, 包括GraphSAGE、GAT、RGCN等, 并提供了GraphSAGE的实战演练 ; 第8章重点介绍了图分类, 详细阐述了各种图分类机制, 提供了图分类实战演练 ; 第9章介绍了基于GNN的图表示学习, 并讲解了基于图自编码器的推荐系统实践 ; 第10章介绍了图神经网络的最新研究和应用。 |
| 并列题名： | Learning graph neural network eng |
| 题名主题： | 人工神经网络 研究 |
| 中图分类： | TP183 |
| 个人名称等同： | 刘忠雨 著 |
| 个人名称等同： | 李彦霖 著 |
| 个人名称等同： | 周洋 著 |
| 记录来源： | CN ZJF 20210601 |