书目信息 |
| 题名： |
图神经网络原理与应用
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| 作者： | 赵海兴 ， 冶忠林 ， 李明原 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 科学出版社 2024.03 |
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| 页数： | 142页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP183 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人工神经网络--ren gong shen jing wang luo | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-03-077148-3 | |
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| 200 | 1 | @a图神经网络原理与应用@Atu shen jing wang luo yuan li yu ying yong@f赵海兴 ... [等] 著 |
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| 215 | @a142页@c图@d26cm | |
| 304 | @a题名页题: 赵海兴, 冶忠林, 李明原, 刘震著 | |
| 312 | @a英文并列题名取自封面 | |
| 314 | @a赵海兴, 现任青海师范大学副校长、教授, 博士生导师。主要从事图论及应用、图神经网络、藏文信息处理等方面的研究工作。冶忠林, 现任青海师范大学计算机学院教师、副教授, 博士生导师, 省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室专职科研人员, 日本长崎综合科学大学客座研究员。主要研究方向为图神经网络、社会计算、机器翻译等。李明原, 硕士研究生, 青海师范大学2023年优秀研究生, 研究方向为图神经网络、图对比学习等。 | |
| 320 | @a有书目 | |
| 330 | @a本书系统地介绍了图神经网络的基本原理、常用模型和应用领域等。首先介绍了两类最基本的图神经网络方法GCN和GraphSAGE, 并给出了图神经网络的学习目标、评价方法; 然后对图神经网络中常用的模型结构进行了深入解析, 给出了图神经网络在自然语言处理、推荐系统、风险控制等领域的应用, 提供了PyG和DGL两类图神经网络建模工具。最后探讨和给出了几类自适应学习方法实现图神经网络自适应学习目标。 | |
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| 图神经网络原理与应用/赵海兴 ... [等] 著.-北京：科学出版社，2024.03 |
| 142页：图；26cm |
| ISBN 978-7-03-077148-3：CNY98.00 |
| 本书系统地介绍了图神经网络的基本原理、常用模型和应用领域等。首先介绍了两类最基本的图神经网络方法GCN和GraphSAGE, 并给出了图神经网络的学习目标、评价方法; 然后对图神经网络中常用的模型结构进行了深入解析, 给出了图神经网络在自然语言处理、推荐系统、风险控制等领域的应用, 提供了PyG和DGL两类图神经网络建模工具。最后探讨和给出了几类自适应学习方法实现图神经网络自适应学习目标。 |
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正题名：图神经网络原理与应用
索取号：TP183/Z307
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