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题名/责任者:

深度图学习及应用/彭亮, 朱晓峰著

出版发行项:

成都:电子科技大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-5770-1341-1/CNY56.00

载体形态项:

150页:图;24cm

并列正题名:

Deep graph learning and applications

丛编项:

博士论从

个人责任者:

彭亮, 1995- 著

个人责任者:

朱晓峰, 1973- 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

彭亮, 1995年生, 毕业于电子科技大学计算机科学与技术学院, 博士。主要从事人工智能医学领域的研究工作, 发表中科院一区ICCF-A类论文15篇, 其中第一作者/通讯作者论文8篇, 3篇为ESI高被引论文, 2篇为Oral发表;3年被引1000余次, H指数11。此外还担任十余个顶刊、顶会的审稿人。朱晓峰, 1973年生, 毕业于澳大利亚昆士兰大学计算机系, 博士, 现任电子科技大学计算机科学与技术学院教授, 博士生导师。长期围绕多模态学习、大模型及其在医学图像和多媒体数据的应用等领域开展研究。

书目附注:

有书目 (第132-150页)

提要文摘附注:

本书系统地介绍了深度图学习的理论基础和方法, 对于广泛存在的图数据的智能感知和推理具有重要意义。图数据在现实生活中广泛存在, 涉及社交关系图、知识图谱、脑功能连接图等多个领域, 但图数据的复杂性和多样性给智能感知推理带来了巨大挑战。随着深度学习的快速发展, 针对图数据的机器学习方法也取得了显著突破, 以图卷积神经网络为代表的深度图学习方法逐渐形成。

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