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图深度学习从理论到实践

包勇军等主编
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计算机网络人工智能9.5万字

更新时间:2023-08-10 16:35:40 最新章节:参考文献

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书籍简介

图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、机器学习方向以及图建模交叉方向感兴趣的高年级本科生和研究生作为教材使用,也适合互联网电商、金融风控、社交网络分析、药物研发等企业的从业者参考学习。
品牌:清华大学
上架时间:2022-05-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

最新章节

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    本书是继《EasyRL:强化学习教程》(俗称“蘑菇书”)之后,为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验,涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容,旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践,并辅以一套开源代码框架“Joy
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