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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

图神经网络导论/刘知远, 周界著 李泺秋译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-55984-5/CNY69.80

载体形态项:

xii, 147页:彩图;22cm

并列正题名:

Introduction to graph neural networks

丛编项:

智源人工智能丛书

个人责任者:

刘知远 著

个人责任者:

周界 著

个人次要责任者:

李泺秋 译

学科主题:

人工神经网络-研究

中图法分类号:

TP183

一般附注:

图灵教育

出版发行附注:

由Morgan & Claypool授权出版

责任者附注:

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

书目附注:

有书目（129-147页）

书目附注:

有书目 (第129-147页)

提要文摘附注:

图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，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。

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