新书速览|图神经网络基础、模型与应用实战

掌握PyTorch图神经网络基础与模型,实战自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、社交网络应用开发

01

本书内容

图神经网络不仅能够解决传统机器学习方法无法解决的图数据问题,而且能够应用于许多实际场景,例如社交网络、药物发现、网络安全、金融风控等。《图神经网络基础、模型与应用实战》旨在为初学者和实践者提供一个详细、全面的入门指南,围绕图神经网络基础、模型、应用实战(均采用Python+PyTorch实现)等方面进行介绍。《图神经网络基础、模型与应用实战》配套示例源码、数据集、PPT课件

《图神经网络基础、模型与应用实战》共分9章,内容包括图神经网络概述、PyTorch开发环境搭建、数据集的获取与加载、图神经网络模型、图神经网络在自然语言处理领域的应用、图神经网络在计算机视觉领域的应用、图神经网络在推荐系统领域的应用、图神经网络在社交网络领域的应用、图神经网络的挑战和机遇。其中,每个领域的应用都包括1~3个实战项目,可以帮助读者快速掌握图神经网络。

02

本书作者

兰伟,广西大学计算机与电子信息学院副教授,博士研究生导师,中南大学博士。主要研究方向为机器学习、数据挖掘、生物信息学。在国际知名期刊和会议上发表论文60余篇,先后出版专著2部,获省部级奖项1项。

03

本书读者

《图神经网络基础、模型与应用实战》适合图神经网络初学者、图神经网络算法开发人员、深度学习算法开发人员,也适合高等院校或高职高专图神经网络相关课程的师生教学参考

04

编辑推荐

十多个应用案例,基于PyTorch实现,带你快速掌握图神经网络应用开发

图卷积网络实现

图注意力网络实现

图自编码器实现

图生成网络实现

文本分类实现

情感分析实现

目标检测实现

图像生成实现

用户兴趣建模实现

推荐算法实现

广告推荐实现

社交网络分析实现

社交网络关系预测实现

社交网络推荐实现

本文摘自《图神经网络基础、模型与应用实战》,获出版社和作者授权发布。

图神经网络基础、模型与应用实战(人工智能技术丛书)——jd

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