圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論

清華大學(xué)劉知遠(yuǎn)力作，一書輕松構(gòu)建GNN知識體系。

前沿：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）已風(fēng)靡深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域

全面：綜述流行的GNN框架以及應(yīng)用場景

新增：在英文版的基礎(chǔ)上增補(bǔ)更多內(nèi)容

力薦：多位AI先鋒學(xué)者聯(lián)袂推薦

精美：采用高檔純質(zhì)紙，全彩印刷，適合珍藏

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是基于深度學(xué)習(xí)的圖數(shù)據(jù)處理方法，因其卓越的性能而受到廣泛關(guān)注。本書全面介紹了GNN的基本概念、具體模型和實(shí)際應(yīng)用。書中首先概述數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念，接著介紹不同種類的GNN，包括卷積圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)、圖殘差網(wǎng)絡(luò)，以及幾個通用框架。此外，本書還介紹了GNN在結(jié)構(gòu)化場景、非結(jié)構(gòu)化場景和其他場景中的應(yīng)用。讀完本書，你將對GNN的最新成果和發(fā)展方向有較為透徹的認(rèn)識。

劉知遠(yuǎn)

清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副教授、博士生導(dǎo)師、智源人工智能研究院研究員，在自然語言處理、表示學(xué)習(xí)、知識圖譜等人工智能研究領(lǐng)域享有盛譽(yù)，所開發(fā)的自然語言處理算法已成為該領(lǐng)域的代表方法。2018年入選《麻省理工科技評論》“35歲以下科技創(chuàng)新35人”。

周界

清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系碩士，曾在ACL、KDD等國際會議上發(fā)表論文，研究興趣包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理。