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圖深度學習


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发表于2024-11-07

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圖書描述

《圖深度學習》全麵介紹瞭圖深度學習的理論基礎、模型方法及實際應用。全書分為4 篇,共15 章。第1 篇為基礎理論,重點介紹圖和深度學習的基礎知識,包括圖的關鍵概念和屬性、各種基礎的神經網絡模型、訓練深度學習模型的關鍵方法以及防止訓練過程中過度擬閤的實用技術;第2 篇為模型方法,涵蓋瞭從基本設置到高級設置的成熟的圖深度學習方法,包括圖嵌入、圖過濾和池化操作、圖對抗攻擊和圖對抗防禦技術、可擴展性圖神經網絡的代錶性技術以及圖神經網絡之外的眾多圖深度模型;第3 篇為實際應用,重點介紹瞭最具代錶性的實際應用,包括自然語言處理、計算機視覺、數據挖掘、生物化學與醫療健康等;第4 篇為前沿進展,介紹瞭有可能成為將來研究熱點的高級方法和應用,主要從錶達性、深度、公平性、可解釋性和自監督學習等內容。在組織結構方麵,每章首先介紹寫作動機,然後通過具體示例或技術細節介紹相應內容,最後提供更多的擴展閱讀知識。

《圖深度學習》既適閤對數據挖掘、機器學習和社交網絡分析感興趣的本科生和研究生閱讀,也適閤企業開發者和項目經理閱讀。對於沒有計算機科學背景,但想要應用圖神經網絡來推進其所在學科發展的研究人員,本書同樣是一本值得參考的讀物。

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著者簡介

馬耀

密歇根州立大學博士研究生。他將於2021年鞦季學期作為助理教授加入新澤西理工學院。他是密歇根州立大學傑齣博士生奬以及FASTFellowship的獲奬者。他的研究興趣包括網絡嵌入和圖神經網絡。他的論文多次發錶在KDD、WWW、IJCAI、SIGIR和TKDE等數據挖掘頂級會議和期刊上。他在眾多知名會議(如ICML、KDD、AAAI和IJCAI等)以及雜誌(如TKDD、TKDE和TPAMI等)擔任程序委員會委員以及審稿人。他是AAAI圖神經網絡和KDD圖深度學習教學講座的第一組織者和演講者,這些教學講座都獲得瞭領域內外的巨大關注和廣泛好評。

湯繼良

密西根州立大學助理教授。在這之前,他曾擔任雅虎研究院研究員,於2015年從亞利桑那州立大學取得博士學位。他在圖特徵選擇、圖錶徵學習、圖深度學習以及它們在互聯網和社交媒體上的應用方麵做齣瞭傑齣貢獻。他曾經獲得SIGKDD新星奬(RisingStarAward)、Withrow傑齣研究奬(DistinguishedWithrowResearchAward)、美國自然科學基金傑齣青年奬(NSFCareerAward)、IJCAI早期焦點人物演講(IJCAIEarlyCareerTalk)和包括KDD、WSDM等在內的7項領域知名會議的最佳(或提名)論文奬。他的博士論文獲得SIGKDD最佳博士論文(KDDBestDissertation)亞軍和院長優秀博士論文奬(Dean’sDissertationAward)。他是SIAM數據分析小組和ACMTKDD期刊的秘書長。他經常當任數據挖掘頂級會議的組織者和頂級期刊的編委。他的研究成果發錶在領域頂級的期刊和會議上,現已獲得瞭超過14,000多次的引用(H指數為60)和媒體的廣泛關注和報道。

譯者介紹

王怡琦

密歇根州立大學博士研究生。她的研究興趣主要集中在圖神經網絡理論基礎及其應用。她在計算機頂級會議(如KDD、EMNLP、WWW和AAAI等)上發錶瞭多篇研究成果。她曾擔任AAAI、IJCAI和CIKM等國際知名會議的程序委員會委員。她曾參加組織KDD和AAAI圖深度學習專題教學講座,並擔任主要演講者,獲得瞭領域內外的巨大關注和廣泛好評。

金衛

密歇根州立大學博士研究生。他的研究興趣集中在圖神經網絡,包括理論基礎、模型健壯性及應用。他在KDD、AAAI、WSDM和WWW等計算機頂級會議上發錶瞭多篇研究成果。他還是備受業內關注的對抗攻擊和防禦工具包DeepRobust的主要貢獻者。他曾擔任包括IJCAI和CIKM等國際知名會議的程序委員會委員。他曾參加組織AAAI圖深度學習專題教學講座和KDD神經網絡對抗攻擊與防禦專題教學講座,並擔任主要演講者,獲得瞭領域內外的巨大關注和廣泛好評。


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用戶評價

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基礎部分還是可以讀一讀的

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實屬懂的看瞭浪費時間,不懂的看完瞭還是無從下手的典型教科書瞭。

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還行吧,參雜瞭不少新的知識,看的原版,畢竟不要錢

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讀後感

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