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MARC状态:已编 文献类型:中文图书 浏览次数:12

题名/责任者:
图表示学习/(美) William Hamilton著 AI TIME译
出版发行项:
北京:电子工业出版社,2021.05
ISBN及定价:
978-7-121-41077-2/CNY109.00
载体形态项:
XIV, 191页:图;24cm
统一题名:
Graph representation learning
个人责任者:
汉密尔顿 (Hamilton, William)
个人次要责任者:
AI TIME
学科主题:
图象处理
中图法分类号:
TP391.413
责任者附注:
责任者规范汉译姓: 汉密尔顿
提要文摘附注:
本书提供了一份关于图表示学习的综述。首先, 本书讨论图表示学习的目标及图论和网络分析的关键方法论。然后, 本书介绍并回顾了学习节点嵌入的方法, 包括基于随机游走的方法以及在知识图谱上的应用。再后, 本书对高度成功的图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 进行了技术上的综合介绍, GNN已成为图数据深度学习领域占主导地位且迅速发展的范式。最后, 本书总结了针对图的深度生成模型的最新进展, 这是图表示学习新生但发展迅速的子集。
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置
TP391.413/274 A3058005   自然科学书库(七里坪新馆六楼)     可借 自然科学书库(七里坪新馆六楼)
TP391.413/274 A3058006   自然科学书库(七里坪新馆六楼)     可借 自然科学书库(七里坪新馆六楼)
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