图神经网络导论 在线电子书 图书标签:
发表于2024-12-23
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这本书确实如其名,导论,也确实是介绍一些基础知识,比较适合没什么基础的人拿来了解个大概。 老师和学生并列作者的时候,那书大概就是学生写的了。本来看完目录就不打算买了,冲着 刘知远老师还是买来看看。哎,刘老师,要爱惜自己的羽毛啊
评分书做得漂亮
评分走马观花似的罗列各种 GNN 模型和论文中的公式,看完基本上只能记住个名字吧
评分什么垃圾。能把这种东西整理成册还出版的,得是什么垃圾人?
评分2021.11.24 第2章,基础数学概念,讲的不详实,只摆结果,但结果又少了很多批注,让即使是学过相关知识但是遗忘的我,还是想不起来,看不懂。难以想象小白看了是不是直接放弃。书里的字太大了,明明可以充实更多内容。 2022.2.3 个人认为这本书叫“导览”更合适。细节内容基本没有,让钻细节的人束手无策。但是GCN的总体发展确实都涵盖了,只不过都蜻蜓点水了。 读的过程深刻感受到人多力量大的现实。短短10年,大量人力物力财力涌入GCN,带来了现在无论自媒体还是各类书籍,都有各种深入浅出的资料可以学习。反观一直在慢慢走的基础科学,文献难度,不仅得慢慢抽丝剥茧还得训练自己有高视野分辨,大大增加了各种难度。 不如…来年也涌入潮流吧…… 等对DL有更多完备的实操知识后,再来温习这书。
刘知远
清华大学计算机科学与技术系副教授、博士生导师、智源人工智能研究院研究员,在自然语言处理、表示学习、知识图谱等人工智能研究领域享有盛誉,所开发的自然语言处理算法已成为该领域的代表方法。2018年入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”。
周界
清华大学计算机科学与技术系硕士,曾在ACL、KDD等国际会议上发表论文,研究兴趣包括图神经网络和自然语言处理。
清华大学刘知远力作,一书轻松构建GNN知识体系。
前沿:图神经网络(GNN)已风靡深度学习领域
全面:综述流行的GNN框架以及应用场景
新增:在英文版的基础上增补更多内容
力荐:多位AI先锋学者联袂推荐
精美:采用高档纯质纸,全彩印刷,适合珍藏
图神经网络(GNN)是基于深度学习的图数据处理方法,因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念,接着介绍不同种类的GNN,包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络,以及几个通用框架。此外,本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书,你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。
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