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

成为VIP会员查看完整内容
77

相关内容

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。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【牛津大学博士论文】高效深度学习优化,192页pdf
专知会员服务
49+阅读 · 2023年7月13日
【NeurIPS'22教程】图神经网络TensorFlow实战指南,128页ppt
专知会员服务
30+阅读 · 2022年11月30日
最新【图神经网络计算】2020综述论文,23页PDF
专知会员服务
192+阅读 · 2020年10月3日
【KDD2020】图神经网络:基础与应用,322页ppt
专知会员服务
135+阅读 · 2020年8月30日
专知会员服务
73+阅读 · 2020年8月25日
综述 | 分布式GNN训练算法和系统,35页pdf
图与推荐
5+阅读 · 2022年11月2日
【KDD2020】图神经网络:基础与应用,322页ppt
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
27+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
158+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
408+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
68+阅读 · 2023年3月26日
Arxiv
147+阅读 · 2023年3月24日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
27+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员