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图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络，以及几个通用框架。此外，本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书，你将对GNN的*成果和发展方向有较为透彻的认识。
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图神经网络导论 刘知远 周界 人民邮电出版社 9787115559845 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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图神经网络导论 刘知远,周界 人民邮电出版社 【新华正版全新书籍】
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1.清华大学刘知远力作；2.图神经网络入门导引；3.邱锡鹏等多位AI先锋学者推荐；4.全彩印刷。“图神经网络技术发展迅速，想快速学习、掌握这些技术有很多困难。这本书的特点是简明扼要、系统完整，是学习图神经网络的一本好教材。”——张长水清华大学自动化系教授、IEEE Fellow“图神经网络是近年机器学习的研究热点，也在很多领域取得应用。这本书内容详尽，既包含对图神经网络基础的介绍，也有新的一些研究，同时还覆盖了部分应用，非常系统化，是一本非常值得推荐的书。”——唐杰清华大学教授、AMiner创始人“图神经网络是目前学术界和工业界的研究热点之一。这本书全面、系统地介绍了图神经网络的基本概念、主要模型以及应用场景，内容清晰易懂，非常适合对图神经网络感兴趣的读者阅读。强烈推荐！”——邱锡鹏复旦大学计算机学院教授
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图神经网络导论 刘知远,周界 著 李泺秋 译 计算机控制仿真与人工智能专业科技 正版图书籍 人民邮电出版社
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