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题名/责任者:

从深度学习到图神经网络:模型与实践/张玉宏, 杨铁军著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-121-45682-4/CNY108.00

载体形态项:

xvi, 324页:图;24cm

其它题名:

模型与实践

个人责任者:

张玉宏 著

个人责任者:

杨铁军 著

学科主题:

机器学习

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP183

责任者附注:

张玉宏, 博士毕业于电子科技大学, 大数据分析师 (高级), 2009-2011年美国西北大学访问学者, 2019-2020年美国UPU高级访问学者, CCF郑州分部执行委员, CCF公益大使。现执教于河南工业大学, 主要研究方向为人工智能、大数据等。发表学术论文30余篇, 先后撰写《深度学习之美: AI时代的数据处理与最佳实践》《Python极简讲义: 一本书入门数据分析与机器学习》等科技图书15部。杨铁军, 博士, 教授, 博士生导师, 河南省电子学会副理事长, 河南省高等学校电子信息类专业教学指导委员会副主任委员, 河南省数字政府建设专家委员会委员。主要研究方向: 医学图像处理、粮食信息处理。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术, 包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。

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