图神经网络导论
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智源人工智能丛书

图神经网络导论

刘知远 , 周界 (作者) 李泺秋 (译者)
正在排版
图神经网络(GNN)是基于深度学习的图数据处理方法,因其卓越的性能和良好的可解释性而受到广泛关注。本书全面地介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。首先概述数学基础和神经网络的概念,接着介绍GNN的不同种类,包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络,以及几个通用框架。此外,本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书,你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。

出版信息

  • 书  名图神经网络导论
  • 系列书名智源人工智能丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 谢婷婷
  • 书  号978-7-115-55984-5
  • 页  数160
  • 印刷方式四色
  • 开  本大32开
  • 出版状态正在排版
  • 原书名Introduction to Graph Neural Networks
  • 原书号9781681737652

本书特色

图神经网络(GNN)是基于深度学习的图数据处理方法,因其卓越的性能和良好的可解释性而受到广泛关注。本书全面地介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。首先概述数学基础和神经网络的概念,接着介绍GNN的不同种类,包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络,以及几个通用框架。此外,本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书,你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。

目录

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作者介绍

刘知远
清华大学计算机科学与技术系副教授,2006年在该系获得学士学位,2011年获得博士学位。他的研究方向是自然语言处理和社会计算。他在IJCAI、AAAI、ACL和EMNLP等国际期刊和会议上发表了60多篇论文。

周界
清华大学计算机科学与技术系硕士。他在2016年获得清华大学的学士学位。研究兴趣包括图神经网络和自然语言处理。

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