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
- 个人责任者:
- 汉密尔顿 (Hamilton, William) 著
- 团体次要责任者:
- AI TIME 译
- 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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