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深入浅出图神经网络:GNN原理解析下载

深入浅出图神经网络:GNN原理解析

  • 电子书名称:深入浅出图神经网络:GNN原理解析
  • 电子书分类:科技
  • 电子书作者:刘忠雨 李彦霖 周洋 著
  • 电子书类型:TXT/PDF
  • 信息来源:豆瓣
  • ISBN: 9787111643630
  • 出版时间: 2019-12-25
  • 出版社: 机械工业出版社

文档说明:

  • 一、《深入浅出图神经网络:GNN原理解析》是作者【刘忠雨 李彦霖 周洋 著】创作的原创小说作品!
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  • 深入浅出图神经网络:GNN原理解析目录

    前言
    第1章 图的概述 1
    1.1 图的基本定义 1
    1.1.1 图的基本类型 2
    1.1.2 邻居和度 4
    1.1.3 子图与路径 4
    1.2 图的存储与遍历 5
    1.2.1 邻接矩阵与关联矩阵 5
    1.2.2 图的遍历 6
    1.3 图数据的应用场景 7
    1.4 图数据深度学习 10
    1.5 参考文献 13
    第2章 神经网络基础 17
    2.1 机器学习基本概念 17
    2.1.1 机器学习分类 17
    2.1.2 机器学习流程概述 18
    2.1.3 常见的损失函数 21
    2.1.4 梯度下降算法 23
    2.2 神经网络 25
    2.2.1 神经元 25
    2.2.2 多层感知器 27
    2.3 激活函数 29
    2.3.1 S型激活函数 30
    2.3.2 ReLU及其变种 30
    2.4 训练神经网络 33
    2.4.1 神经网络的运行过程 34
    2.4.2 反向传播 34
    2.4.3 优化困境 36
    2.5 参考文献 38
    第3章 卷积神经网络 39
    3.1 卷积与池化 39
    3.1.1 信号处理中的卷积 39
    3.1.2 深度学习中的卷积操作 42
    3.1.3 池化 46
    3.2 卷积神经网络 46
    3.2.1 卷积神经网络的结构 47
    3.2.2 卷积神经网络的特点 49
    3.3 特殊的卷积形式 51
    3.3.1 1×1卷积 51
    3.3.2 转置卷积 52
    3.3.3 空洞卷积 54
    3.3.4 分组卷积 55
    3.3.5 深度可分离卷积 55
    3.4 卷积网络在图像分类中的应用 56
    3.4.1 VGG 56
    3.4.2 Inception系列 57
    3.4.3 ResNet 60
    3.5 参考文献 62
    第4章 表示学习 65
    4.1 表示学习 65
    4.1.1 表示学习的意义 65
    4.1.2 离散表示与分布式表示 66
    4.1.3 端到端学习是一种强大的表示学习方法 68
    4.2 基于重构损失的方法—自编码器 69
    4.2.1 自编码器 69
    4.2.2 正则自编码器 71
    4.2.3 变分自编码器 72
    4.3 基于对比损失的方法—Word2vec 75
    4.4 参考文献 79
    第5章 图信号处理与图卷积神经网络 81
    5.1 矩阵乘法的三种方式 81
    5.2 图信号与图的拉普拉斯矩阵 83
    5.3 图傅里叶变换 85
    5.4 图滤波器 90
    5.4.1 空域角度 93
    5.4.2 频域角度 94
    5.5 图卷积神经网络 96
    5.6 GCN实战 101
    5.7 参考文献 109
    第6章 GCN的性质 111
    6.1 GCN与CNN的联系 111
    6.2 GCN能够对图数据进行端对端学习 115
    6.3 GCN是一个低通滤波器 120
    6.4 GCN的问题—过平滑 122
    6.5 参考文献 127
    第7章 GNN的变体与框架 129
    7.1 GraphSAGE 129
    7.1.1 采样邻居 130
    7.1.2 聚合邻居 131
    7.1.3 GraphSAGE算法过程 132
    7.2 GAT 134
    7.2.1 注意力机制 134
    7.2.2 图注意力层 137
    7.2.3 多头图注意力层 138
    7.3 R-GCN 140
    7.3.1 知识图谱 140
    7.3.2 R-GCN 141
    7.4 GNN的通用框架 143
    7.4.1 MPNN 143
    7.4.2 NLNN 146
    7.4.3 GN 147
    7.5 GraphSAGE实战 148
    7.6 参考文献 153
    第8章 图分类 155
    8.1 基于全局池化的图分类 155
    8.2 基于层次化池化的图分类 156
    8.2.1 基于图坍缩的池化机制 157
    8.2.2 基于TopK的池化机制 165
    8.2.3 基于边收缩的池化机制 168
    8.3 图分类实战 169
    8.4 参考文献 177
    第9章 基于GNN的图表示学习 179
    9.1 图表示学习 180
    9.2 基于GNN的图表示学习 182
    9.2.1 基于重构损失的GNN 183
    9.2.2 基于对比损失的GNN 184
    9.3 基于图自编码器的推荐系统 188
    9.4 参考文献 195
    第10章 GNN的应用简介 197
    10.1 GNN的应用简述 197
    10.2 GNN的应用案例 199
    10.2.1 3D视觉 199
    10.2.2 基于社交网络的推荐系统 203
    10.2.3 视觉推理 205
    10.3 GNN的未来展望 208
    10.4 参考文献 209
    附录A 符号声明 211
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    深入浅出图神经网络:GNN原理解析下载链接

     

    来自微博用户爱可可-爱生活的评论2020-12-25 13:39:58

    '《深入浅出图神经网络:GNN原理解析》配套代码' by FighterLYL GitHub: 网页链接

    来自微博用户华章图书的评论2020-12-25 13:39:58

    来自微博用户KOKKKO_HUST的评论2020-12-25 13:39:58

    深入浅出图神经网络:GNN原理解析

    来自微博用户maczone的评论2020-12-25 13:39:58

    深入浅出图神经网络:GNN原理解析。谢谢

    来自微博用户爱可可-爱生活的评论2020-12-25 13:39:58

    #转发赠书# 送出10本《深入浅出图神经网络:GNN原理解析》 by 刘忠雨,李彦霖,周洋 截至2020.1.13 12:00 *可可粉*转发即可参与 从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络-理论与实践相结合 试读:网页链接

    来自微博用户互动出版网china-pub的评论2020-12-25 13:39:58

    《深入浅出图神经网络:GNN原理解析》极验AI & 图项目团队倾力之作。从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络,理论与实践相结合。图神经网络专家多年研究和实践总结,白翔、俞栋等学术界和企业界领军人物强烈推荐。PC端:网页链接移动端:网页链接

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