近年来,图神经网络的先进技术已经扩展了它们的能力和表现力。此外,实际应用也开始在多个领域出现,包括推荐系统、假新闻检测、交通预测、化学的分子结构、抗菌发现物理模拟等。因此,图论和深度学习交汇处的研究繁荣起来,革命性地改变了许多研究领域。然而,尽管图神经网络受到了广泛关注,但在将它们应用到其他领域时仍然面临许多挑战,从方法论的概念性理解到实际系统中的可扩展性和可解释性。 《图神经网络的概念与技术》提供了逐步的讨论、详尽的文献回顾、详细的分析和讨论、严格的实验结果,以及针对图神经网络应用的实用导向方法。本书还发展了对图神经网络的概念和技术的理解,并建立了对各种领域中图神经网络的不同实际应用的熟悉度。覆盖了图数据、社交网络、深度学习和图聚类等关键主题,这本首屈一指的参考来源非常适合行业专家、研究员、学者、学者、实践者、讲师和学生。

涵盖范围: 本出版物涵盖的许多学术领域包括但不限于: * 对抗性攻击 * 计算机网络 * 计算机视觉 * 深度学习 * 图聚类 * 图数据 * 图神经网络 * 知识图谱 * 自然语言处理 * 社交网络

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图神经网络 (GNN) 是一种连接模型,它通过图的节点之间的消息传递来捕捉图的依赖关系。与标准神经网络不同的是,图神经网络保留了一种状态,可以表示来自其邻域的具有任意深度的信息。近年来,图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统、问答系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。

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