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圖神經(jīng)網(wǎng)絡:基礎(chǔ)、前沿與應用 版權(quán)信息
- ISBN:9787115598721
- 條形碼:9787115598721 ; 978-7-115-59872-1
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數(shù):暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
圖神經(jīng)網(wǎng)絡:基礎(chǔ)、前沿與應用 本書特色
前沿:圖神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習、數(shù)據(jù)科學、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域新興的發(fā)展方向,被稱作圖上的深度學習,有望推動第三代人工智能的順利發(fā)展。 豐富:綜述圖神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎(chǔ)理論、模擬算法、研究前沿以及廣泛和新興的應用場景深入:摒棄簡單介紹概念與框架的思維,深入分析圖神經(jīng)網(wǎng)絡的現(xiàn)狀以及未來的調(diào)整與機遇,幫助專業(yè)人士和初學者知其然知其所以然力薦:囊括國內(nèi)AI界半壁江山的大咖聯(lián)袂推薦
圖神經(jīng)網(wǎng)絡:基礎(chǔ)、前沿與應用 內(nèi)容簡介
本書致力于介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念和算法、研究前沿以及廣泛和新興的應用,涵蓋圖神經(jīng)網(wǎng)絡的廣泛主題,從基礎(chǔ)到前沿,從方法到應用,涉及從方法論到應用場景方方面面的內(nèi)容。全書分為四部分:**部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念;第二部分討論圖神經(jīng)網(wǎng)絡成熟的方法;第三部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡典型的前沿領(lǐng)域;第四部分描述可能對圖神經(jīng)網(wǎng)絡未來研究比較重要和有前途的方法與應用的進展情況。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡:基礎(chǔ)、前沿與應用 目錄
圖神經(jīng)網(wǎng)絡:基礎(chǔ)、前沿與應用 作者簡介
吳凌飛,博士,畢業(yè)于美國公立常春藤盟校之一的威廉與瑪麗學院計算機系。目前他是Pinterest公司主管知識圖譜和內(nèi)容理解的研發(fā)工程經(jīng)理。曾任京東硅谷研究中心的首席科學家和IBM Thomas J. Vatson Research Centerl的高級研究員。主要研究方向是機器學習、表征學習和自然語言處理的有機結(jié)合,在圖神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用方面有深入研究。他在機器學習、深度學習等領(lǐng)域的著名會議或期刊上發(fā)表100多篇論文。 崔鵬,博士,清華大學計算機系終身副教授。于2010年在清華大學獲得博士學位。研究興趣包括數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和多媒體分析,擅長網(wǎng)絡表示學習、因果推理和穩(wěn)定學習、社會動力學建模和用戶行為建模等。他在機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的著名會議或期刊上發(fā)表100多篇論文。 裴健,博士,杜克大學電子與計算機工程系教授。他是數(shù)據(jù)科學、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等領(lǐng)域的研究人員。他擅長為新型數(shù)據(jù)密集型應用開發(fā)有效的數(shù)據(jù)分析技術(shù),并將其研究成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品和商業(yè)實踐。自2000年以來,他已經(jīng)出版一本教科書、兩本專著,并在眾多具有影響力的會議或期刊上發(fā)表300多篇論文。 趙亮,博士,埃默里大學計算科學系助理教授。曾在喬治梅森大學信息科學與技術(shù)系和計算機科學系擔任助理教授。于2016年在弗吉尼亞理工大學計算機科學系獲得博士學位。研究興趣包括數(shù)據(jù)挖掘、人工智能和機器學習,在時空和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘、圖深度學習、非凸優(yōu)化、事件預測和可解釋機器學習等方面有深入研究。
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