图神经网络导论
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作者刘知远,周界
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115559845
出版时间2021-04
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数160页
字数134千字
定价69.8元
货号SC:9787115559845
上书时间2024-12-05
商品详情
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作者简介:
主编推荐:
1.清华大学刘知远力作；
2.图神经网络入门导引；
3.邱锡鹏等多位AI先锋学者推荐；
4.全彩印刷。
“图神经网络技术发展迅速，想快速学习、掌握这些技术有很多困难。这本书的特点是简明扼要、系统完整，是学习图神经网络的一本好教材。”
——张长水
清华大学自动化系教授、IEEE Fellow
“图神经网络是近年机器学习的研究热点，也在很多领域取得应用。这本书内容详尽，既包含对图神经网络基础的介绍，也有新的一些研究，同时还覆盖了部分应用，非常系统化，是一本非常值得推荐的书。”
——唐杰
清华大学教授、AMiner创始人
“图神经网络是目前学术界和工业界的研究热点之一。这本书全面、系统地介绍了图神经网络的基本概念、主要模型以及应用场景，内容清晰易懂，非常适合对图神经网络感兴趣的读者阅读。强烈推荐！”
——邱锡鹏
复旦大学计算机学院教授
媒体评论:
"图神经网络技术发展迅速，想快速学习、掌握这些技术有很多困难。这本书的特点是简明扼要、系统完整，是学习图神经网络的一本好教材。"
--张长水
清华大学自动化系教授、IEEE Fellow
"图神经网络是近年机器学习的研究热点，也在很多领域取得应用。这本书内容详尽，既包含对图神经网络基础的介绍，也有新的一些研究，同时还覆盖了部分应用，非常系统化，是一本非常值得推荐的书。"
--唐杰
清华大学教授、AMiner创始人
"图神经网络是目前学术界和工业界的研究热点之一。这本书全面、系统地介绍了图神经网络的基本概念、主要模型以及应用场景，内容清晰易懂，非常适合对图神经网络感兴趣的读者阅读。强烈推荐！"
--邱锡鹏
复旦大学计算机学院教授
内容简介:
图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其很好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的近期新成果和发展方向有较为透彻的认识。本书既适合人工智能方向的学生和学者阅读，也适合从事深度学习和神经网络相关工作的企业界人士参阅。
目录:
第1章 引论
1.1 设计动机
1.1.1 卷积神经网络
1.1.2 图嵌入
1.2 相关工作
第2章 数学和图论基础
2.1 线性代数
2.1.1 基本概念
2.1.2 特征分解
2.1.3 奇异值分解
2.2 概率论
2.2.1 基本概念和公式
2.2.2 概率分布
2.3 图论
2.3.1 基本概念
2.3.2 图的代数表示
第3章 神经网络基础
3.1 神经元
3.2 后向传播
3.3 神经网络
第4章 基础图神经网络
4.1 概述
4.2 模型介绍
4.3 局限性
第5章 卷积图神经网络
5.1 基于谱分解的方法
5.1.1 Spectral Network
5.1.2 ChebNet
5.1.3 GCN
5.1.4 AGCN
5.2 基于空间结构的方法
5.2.1 Neural FP
5.2.2 PATCHY-SAN
5.2.3 DCNN
5.2.4 DGCN
5.2.5 LGCN
5.2.6 MoNet
5.2.7 GraphSAGE
第6章 循环图神经网络
6.1 GGNN
6.2 Tree-LSTM
6.3 Graph-LSTM
6.4 S-LSTM
第7章 图注
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