MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：37
- 题名/责任者:
- 图表示学习/(美)威廉·汉密尔顿(WilliamHamilton)著 AITIME译
- 出版发行项:
- 北京:电子工业出版社,2021.5
- ISBN及定价:
- 978-7-121-41077-2/CNY109.00
- 载体形态项:
- 191页;24cm
- 个人责任者:
- (美) 威廉·汉密尔顿(WilliamHamilton) 著
- 个人次要责任者:
- AITIME 译
- 学科主题:
- 图像处理
- 中图法分类号:
- TP391.413
- 中图法分类号:
- TP391.4
- 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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