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• 200 1_ |a 图表示学习 |A tu biao shi xue xi |d = Graph representation learning |f (美) William Hamilton著 |g AI TIME译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2021.05

• 215 __ |a XIV, 191页 |c 图 |d 24cm

• 314 __ |a 责任者规范汉译姓: 汉密尔顿

• 330 __ |a 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。

• 500 10 |a Graph representation learning |m Chinese

• 606 0_ |a 图象处理 |A tu xiang chu li

• 690 __ |a TP391.413 |v 5

• 701 _1 |a 汉密尔顿 |A han mi er dun |g (Hamilton, William) |4 著

• 702 _0 |a AI TIME |4 译

• 801 _0 |a CN |b HNZX |c 20210707

• 905 __ |a SYXY |d TP391.413/274