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深度学习
图神经网络原理与应用 版权信息
- ISBN：9787030771483
- 条形码：9787030771483 ; 978-7-03-077148-3
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
图神经网络原理与应用 内容简介
本书系统地介绍了图神经网络的基本原理、常用模型和应用领域等。首先介绍了两类*基本的图神经网络方法GCN和GraphSAGE，并给出了图神经网络的学习目标、评价方法；然后对图神经网络中常用的模型结构进行了深入解析，给出了图神经网络在自然语言处理、推荐系统、风险控制等领域的应用，提供了PyG和DGL两类图神经网络建模工具。*后探讨和给出了几类自适应学习方法实现图神经网络自适应学习目标。
图神经网络原理与应用 目录
第1章图神经网络基础
1.1 图神经网络概念..
1.2 基于谱域的图卷积神经网络
1.3 基于空域的图卷积神经网络
1.4 如何更好地理解GCN
1.5GCN 的实现过程
参考文献
第2章
图神经网络进阶
2.1好的图表示是什么
2.2 自适应通用广义PageRank图神经网络
2.3 探索图神经网络的表达能力
2.4 知识推理不需要复杂的GNN
参考文献
第3章图自编码器
3.1图自编码器简介
3.2 变分图自编码器
参考文献
第4章图卷积神经网络
4.1 图卷积神经网络简介
4.2 深度图卷积神经网络
参考文献.
第5章超图神经网络
5.1动态超图神经网络
5.2线图卷积神经网络:超图的图卷积应用.
5.3用于多标签图像分类的自适应超图神经网络
5.4线图展开的超图注意同构网络
5.5 动态超图卷积网络
5.6用于无参考360度图质量评估的自适应超图卷积网络
参考文献
第6章常用的图神经网络工具
6.1PyG
6.1.1PyG介绍..
6.1.2 PyG的核心组件
展开全部
图神经网络原理与应用 作者简介
赵海兴，现任青海师范大学副校长、教授，博士生导师。人选国家“百千万人才工程计划”、教育部新世纪优秀人才、青海省干人计划培养杰出人才，教育部“长江学者与创新团队”负责人，享受国务院政府特殊津贴专家；青海学者；国家重点研发计划项目负责人；省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室主任。主要从事图论及应用、图神经网络、藏文信息处理等方面的研究工作，主持完成国家重点研发计划项目1项、科技部973研究专项1项、国家自然科学基金项目6项，其中3项成果分别获青海省科技进步一等奖、二等奖、三等奖。发表论文100余篇，其中被SCI/EI收录80余篇。 冶忠林，现任青海师范大学计算机学院教师、副教授，博士生导师，省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室专职科研人员，日本长崎综合科学大学客座研究员。2019年入选青海省“高端创新人才干人计划”拔尖人才，青海省“昆仑英才·高端创新创业人才”拔尖人才。2022年获得青海省普通高等学校青年教师“小岛奖励金”。主要研究方向为图神经网络、社会计算、机器翻译等，已发表学术论文70余篇，出版专著/教材S部，授权发明专利3项，实用新型专利5项，主持和参与国家/省部级项目10余项，指导学生参加国家/省部级竞赛获奖20余次。 李明原，硕士研究生，青海师范大学2023年优秀研究生，研究方向为图神经网络、图对比学习等。已发表学术论文10余篇，已授权发明专利2项。 刘震，日本国立东北大学信息科学博士，现任长崎综合科学大学教授，博士生导师，日本工程院外籍院士。主要研究方向为大数据与数据挖掘、多属性决策方法、人工智能、康复机器人等。担任IEEE Computer Society、日本信息处理学会（IPS）、人工智能学会（JSAI）、电子信息通信学会（EIC）等会员。
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