1 Graph Neural Networks - Foundations, Frontiers, and Applications 英文PDF下载

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1.1 书籍简介

深度学习模型是当今人工智能研究的核心。众所周知，深度学习技术对于图像或序列数据等欧几里得数据具有破坏性，并且不能立即适用于文本等图结构数据。这一差距推动了图深度学习的研究浪潮，包括图表示学习、图生成和图分类。基于图结构数据的新神经网络架构（图神经网络，简称 GNN）在这些任务上表现出色，这在社交网络、生物信息学和医学信息学中的应用得到了证明。尽管取得了这些成功，GNN 仍然面临着许多挑战，从基础方法到对图表示学习力量的理论理解。

本书对 GNN 进行了全面的介绍。它首先讨论了图表示学习的目标，然后回顾了 GNN 的历史、当前发展和未来方向。第二部分介绍并回顾了有关 GNN 的基本方法和理论，而第三部分描述了基于 GNN 的各种前沿领域。本书最后概述了许多使用 GNN 的应用程序的最新发展。

本书适合广泛的读者，包括本科生和研究生、博士后研究人员、教授和讲师，以及刚接触该领域或已经有一定基础背景但想了解更多先进和有前途的工业和政府从业人员。

1.2 资源下载

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