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- 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
- 个人责任者:
- 汉密尔顿 (Hamilton, William) 著
- 个人次要责任者:
- AI TIME 译
- 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) | |
TP391.413/274 | A3058007 | 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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