【赠书】图神经网络优质书籍,送你3本进行学习

图神经网络 | (5) GraphSAGE实战 近期买了一本图神经网络的入门书,最近几篇博客对书中的一些实战案例进行整理,具体的理论和原理部分可以自行查阅该书,该书购买链接:《深入浅出的图神经网络》。 该书配套代码 本节我们通过代码来介绍GraphSAGE以加深读者对相关知识的理解,如书中介绍的那样,GraphSAGE包括两方面,一是对邻居的采样;二是对邻居的聚合操作。 目录 1. 对邻居采样 2. 对邻居聚合 3. 定义SageG... 阅读详情

周末又到了,本周末给大家赠送3本人工智能领域的技术书籍,今天要推荐的书籍是《深入浅出图神经网络-GNN原理解析》。

这是一本什么样的书

图神经网络是近两年学术界的热点,在顶级会议上的文章越来越多。目前图像,语音,文本等数据已经可以很好地用卷积神经网络等技术处理,在人脸算法,语音助手,机器翻译等领域取得了广泛落地。然而对于描述关系的图数据,传统的卷积神经网络等技术无法直接使用,而这在诸如社交网络,电子购物等场景中有巨大需求。

本书内容与作者

本书是极验科技出品的业界首本从原理,算法,实现,应用4个维度详解图神经网络的著作,值得相关读者阅读。

本书内容

全书包含10个章节,为彩色印刷。

第1章讲述了图的基本知识,包括图的定义与存储方式,类型以及应用场景。

第2,3章是神经网络和卷积神经网络的简介。

第4章介绍了自编码器与表示学习相关的内容。

第5章从图信号的基本定义开始,讲解了图滤波的原理,从而引出了图卷积神经网络。

第6章则详细地介绍了GCN模型的低通滤波器本质,重点阐述了它的端到端学习原理,并且与CNN模型进行了类比。

第7章详细介绍了图神经网络(Graph Neural Networks)的各类变种与通用框架,包括聚合方式改进的GraphAGE,图注意力网络(Graph Attention Networks),用于知识图谱的R-GCN等。

第8章介绍了图模型的基本任务,即图分类问题中的池化技术。

第9章介绍了图表示学习的内容,包括各类建模方法和优化目标,最后在推荐系统中进行了实战。

第10章介绍了图神经网络的潜在应用,包括3D视觉,推荐系统等。

推荐理由:

(1) 这是国内业界首本介绍图神经网络的书籍,有很好的参考意义。

(2) 书中对基础原理讲解详细,且穿插有若干实战内容,对于图神经网络的模型变种和应用覆盖较为全面。

赠书

接下来是福利时间,本次我们赠送出3本书籍,想要获得书籍的同学,在本公众号下方留言,根据点赞数的高低,下周二上午、即3月30日10:00统计出获奖读者,届时联系有三微信Longlongtogo即可。

如果没有获得赠书,也可以在京东购买,链接如下:

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