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深度學習
圖神經網絡前沿 版權信息
- ISBN：9787115625571
- 條形碼：9787115625571 ; 978-7-115-62557-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖神經網絡前沿 本書特色
1. 本書全面介紹了圖神經網絡的基礎和前沿內容，以及圖表示學習的基本概念和定義，并討論了高級圖表示學習方法的發展； 2. 國內圖領域研究領域優秀團隊核心成員共同編寫，適合所有想了解圖神經網絡基本問題和技術的人，包括但不限于高等院校計算機專業高年級本科生及研究生、科研人員以及相關從業者。 3. 涵蓋圖神經網絡的幾個前沿主題，例如利用圖數據描述社會科學、化學和生物學等領域的真實數據的關系等。
圖神經網絡前沿 內容簡介
本書全面介紹了圖神經網絡的基礎和前沿內容，以及圖表示學習的基本概念和定義，并討論了高級圖表示學習方法的發展，旨在幫助研究人員和從業者了解圖神經網絡的基本問題。此外，本書探討了圖神經網絡的幾個前沿主題，包括利用圖數據描述社會科學、化學和生物學等領域的真實數據的關系，還介紹了圖神經網絡的若干前沿趨勢，能夠幫助讀者進一步掌握圖神經網絡所涉及的技術。 本書適合所有想了解圖神經網絡基本問題和技術的人，包括但不限于高等院校計算機專業高年級本科生及研究生、科研人員以及相關從業者。
圖神經網絡前沿 目錄
第 1 章 概述 1
1.1 基本概念 1
1.1.1 圖的定義和屬性 1
1.1.2 復雜圖 3
1.1.3 圖上的計算任務 5
1.2 圖神經網絡的發展 6
1.2.1 圖表示學習的歷史 6
1.2.2 圖神經網絡的前沿 7
1.3 本書的組織結構 8
第 2 章 基礎圖神經網絡 10
2.1 引言 10
2.2 圖卷積網絡 11
2.2.1 概述 11
2.2.2 GCN 模型 12
2.3 歸納式圖卷積網絡 13
2.3.1 概述 14
2.3.2 GraphSAGE 模型 14
2.4 圖注意力網絡 16
2.4.1 概述 17
2.4.2 GAT 模型 17
2.5 異質圖注意力網絡 19
2.5.1 概述 19
2.5.2 HAN 模型 19
第 3 章 同質圖神經網絡 23
3.1 引言 23
3.2 自適應多通道圖卷積網絡 24
3.2.1 概述 24
3.2.2 實驗觀察 24
3.2.3 AM-GCN 模型 25
3.2.4 實驗 30
3.3 融合高低頻信息的圖卷積網絡 32
3.3.1 概述 32
3.3.2 實驗觀察 32
3.3.3 FAGCN 模型 33
3.3.4 實驗 35
3.4 圖結構估計神經網絡 37
3.4.1 概述 37
3.4.2 GEM 模型 37
3.4.3 實驗 43
3.5 基于統一優化框架的圖神經網絡 44
3.5.1 概述 44
3.5.2 預備知識 45
3.5.3 GNN-LF/HF 模型 46
3.5.4 實驗 50
3.6 本章小結 51
3.7 擴展閱讀 51
第 4 章 異質圖神經網絡 53
4.1 引言 53
4.2 異質圖傳播網絡54
4.2.1 概述 54
4.2.2 HPN 模型 55
4.2.3 實驗 58
4.3 基于距離編碼的異質圖神經網絡 60
4.3.1 概述 60
4.3.2 DHN 模型 61
4.3.3 實驗 64
4.4 基于協同對比學習的自監督異質圖神經網絡 66
4.4.1 概述 66
4.4.2 HeCo 模型 66
4.4.3 實驗 71
4.5 本章小結 73
4.6 擴展閱讀 74
第 5 章 動態圖神經
展開全部
圖神經網絡前沿 作者簡介
石川 北京郵電大學教授，智能通信軟件與多媒體北京市實驗室副主任。主要研究方向為數據挖掘、機器學習、人工智能和大數據分析。近 5 年來，以第一作者或通訊作者的身份在 CCF A 類期刊和相關會議上發表論文 60 余篇，出版中、英文專著 5 部。相關研究成果廣泛應用于頭部 IT 企業。獲得中國電子學會科學技術科技進步獎一等獎、北京市自然科學二等獎。
王嘯 北京航空航天大學教授，博士生導師。研究方向為數據挖掘與機器學習。主持國家自然科學基金優秀青年基金等項目，發表論文 100 余篇，3 次獲得 / 提名 CCF A/B 類等國際會議論文獎。榮獲自然科學獎一等獎、中國電子學會科學技術進步獎一等獎、吳文俊人工智能優秀青年獎和 ACM 中國新星提名獎。曾入選斯坦福大學發布的“全球前 2% 頂尖科學家”和 AMiner 評選的“AI 2000 最具影響力學者”。
楊成 北京郵電大學副教授，研究方向為數據挖掘和自然語言處理。發表相關領域 CCF A/B 類論文 50 余篇，相關成果獲得自然科學獎一等獎。曾獲中文信息學會優秀博士論文獎，入選 AMiner 評選的“AI 2000 最具影響力學者”和百度發布的首屆“AI 華人青年學者百強”榜單。
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