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图深度学习 YaoMa(马耀),JiliangTang(汤继良) 著 王怡琦 译 专业科技 文轩网
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图深度学习
"全书从背景介绍、理论细节,到实际应用,再到总结与拓展,深入浅出。 涵盖了学习图深度学习必须了解的基础知识,图深度学习中经典的模型方法,图深度学习在实际中的应用方法,以及图深度学习近期新的研究热点和前沿进展。 揭秘图深度学习的基本原理和经典算法,包括现代图嵌入、用于简单图和复杂图的GNN、GNN 的健壮性和可扩展性及GNN 之外的图深度模型。 应用部分介绍了GNN 在典型领域的应用,包括自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、生物化学和医疗健康 适合计算机科学、人工智能和机器学习等相关专业各个阶段的学生学习,也可供信息领域相关从业者,包括工程师和研究人员阅读。"
本书全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4 篇,共15 章。第1 篇为基础理论,重点介绍图和深度学习的基础知识,包括图的关键概念和属性、各种基础的神经网络模型、训练深度学习模型的关键方法以及防止训练过程中过度拟合的实用技术;第2 篇为模型方法,涵盖了从基本设置到高级设置的成熟的图深度学习方法,包括图嵌入、图过滤和池化操作、图对抗攻击和图对抗防御技术、可扩展性图神经网络的代表性技术以及图神经网络之外的众多图深度模型;第3 篇为实际应用,重点介绍了拥有代表性的实际应用,包括自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、生物化学与医疗健康等;第4 篇为前沿进展,介绍了有可能成为将来研究热点的高级方法和应用,主要从表达性、深度、公平性、可解释性和自监督学习等内容。在组织结构方面,每章首先介绍写作动机,然后通过具体示例或技术细节介绍相应内容,最后提供更多的扩展阅读知识。本书既适合对数据null
"马 耀 密歇根州立大学博士研究生。他将于2021年秋季学期作为助理教授加入新泽西理工学院。他是密歇根州立大学杰出博士生奖以及FAST Fellowship的获奖者。他的研究兴趣包括网络嵌入和图神经网络。他的论文多次发表在KDD、WWW、IJCAI、SIGIR和TKDE等数据挖掘很好会议和期刊上。他在众多知名会议(如ICML、 KDD、 AAAI和IJCAI等)以及杂志(如TKDD、TKDE和TPAMI等)担任程序委员会委员以及审稿人。他是AAAI图神经网络和KDD图深度学习教学讲座的第一组织者和演讲者,这些教学讲座都获得了领域内外的巨大关注和广泛好评。 汤继良 密西根州立大学助理教授。在这之前,他曾担任雅虎研究院研究员,于2015年从亚利桑那州立大学取得博士学位。他在图特征选择、图表征学习、图深度学习以及它们在互联网和社交媒体上的应用方面做出了杰出贡献。他曾经获得 SIGKnull
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