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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:90

题名/责任者:
图表示学习/(美) William Hamilton著 AI TIME译
出版发行项:
北京:中国工业出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-121-41077-2/CNY109.00
载体形态项:
191页:图 (部分彩图);24cm
统一题名:
Graph representation learning
个人责任者:
汉密尔顿 (Hamilton, William)
团体次要责任者:
AI TIME
学科主题:
机器学习
中图法分类号:
TP181
版本附注:
据2020年英文版译出
出版发行附注:
本书中文简体版权经由锐拓传媒 (Email.copyrightgrightol.com) 授权电于工业出版社, 专有版权受法律保护。
责任者附注:
责任者Hamilton规范汉译姓: 汉密尔顿
书目附注:
有书目
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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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置 定位
TP181/0050 2370340   9楼南电信软件工程借阅室     可借 定位 9楼南电信软件工程借阅室
TP181/0050 2370341   9楼南电信软件工程借阅室     可借 定位 借还中心(服务台)
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