图模型2022必读书籍-《图形深度学习》免费分享

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本书介绍

    本书涵盖了为图形结构化数据开发深度学习技术的全面内容，特别关注图神经网络(GNNs)。详细介绍了GNN模型的基础，包括两个主要的构建操作:图形过滤和池操作。然后，我们讨论GNNs的健壮性和可伸缩性，这对于将GNNs用于现实世界的应用是极其重要的。

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    为了使深度学习技术能够在更广泛的场景下推进更多的图任务，我们引入了GNNs之外的许多深度图模型。我们还介绍了GNNs在不同领域最具代表性的应用，如自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和医疗保健。本书也是自成一体的，我们包括介绍一些图形和深度学习基础知识的章节。我们以GNNs在方法和应用两方面的最新进展结束本书。

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