图深度学习从理论到实践

作者: 包勇军、朱小坤、颜伟鹏、姚普 主编 张新静、陈晓宇、杜华、李杰、刘健、韩小涛、胡俊琪、张维 副主编

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2022-05-01

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简介

图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关 系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知 识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、 图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神 经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。 《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、机器学习方向以及图建模交叉方向感兴趣的高年级本科生和研究生作为教 材使用,也适合互联网电商、金融风控、社交网络分析、药物研发等企业的从业者参考学习。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2022-05-01
  • 作者:包勇军、朱小坤、颜伟鹏、姚普 主编 张新静、陈晓宇、杜华、李杰、刘健、韩小涛、胡俊琪、张维 副主编
  • 更新: 2023-06-19
  • 书号:9787302604884
  • 中图:TP181
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    交叉学科
    智能科学与技术

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