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题名/责任者:

深入浅出图神经网络:GNN原理解析/刘忠雨, 李彦霖, 周洋著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-64363-0/CNY89.00

载体形态项:

210页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Learning graph neural network

其它题名:

GNN原理解析

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

刘忠雨 著

个人责任者:

李彦霖 著

个人责任者:

周洋 著

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP183

责任者附注:

刘忠雨, 毕业于华中科技大学, 资深图神经网络技术专家。李彦霖, 毕业于武汉大学, 极验人工智能实验室技术专家。周洋, 工学博士, 毕业于武汉大学。

书目附注:

有书目 (第209-210页)

提要文摘附注:

全书共10章：第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识；第5～6章从理论的角度出发，讲解了图信号处理和图卷积神经网络，深入剖析了图卷积神经网络的性质，并提供了GCN实现节点分类的实例。第7～9章全面的讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习；第10章介绍了图神经网络的*新研究和应用。

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