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圖神經網絡導論

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劉知遠 李濼鞦



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發表於2025-05-05


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具體描述

劉知遠

清華大學計算機科學與技術係副教授、博士生導師、智源人工智能研究院研究員,在自然語言處理、錶示學習、知識圖譜等人工智能研究領域享有盛譽,所開發的自然語言處理算法已成為該領域的代錶方法。2018年入選《麻省理工科技評論》“35歲以下科技創新35人”。

周界

清華大學計算機科學與技術係碩士,曾在ACL、KDD等國際會議上發錶論文,研究興趣包括圖神經網絡和自然語言處理。

清華大學劉知遠力作,一書輕鬆構建GNN知識體係。

前沿:圖神經網絡(GNN)已風靡深度學習領域

全麵:綜述流行的GNN框架以及應用場景

新增:在英文版的基礎上增補更多內容

力薦:多位AI先鋒學者聯袂推薦

精美:采用高檔純質紙,全彩印刷,適閤珍藏

圖神經網絡(GNN)是基於深度學習的圖數據處理方法,因其卓越的性能而受到廣泛關注。本書全麵介紹瞭GNN的基本概念、具體模型和實際應用。書中首先概述數學基礎和神經網絡以及圖神經網絡的基本概念,接著介紹不同種類的GNN,包括捲積圖神經網絡、循環圖神經網絡、圖注意力網絡、圖殘差網絡,以及幾個通用框架。此外,本書還介紹瞭GNN在結構化場景、非結構化場景和其他場景中的應用。讀完本書,你將對GNN的最新成果和發展方嚮有較為透徹的認識。

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用戶評價

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##書做得漂亮

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##非常簡略,感覺隻適閤作為論文速查手冊;扣一分給價格

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##這本書是綜述性質的,適閤用來快速構建知識體係。深入理解還是要去讀論文的,但在讀論文前如果想對這個領域有個宏觀的瞭解,這本書應該就夠。

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