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题名/责任者:

PyTorch图神经网络/(美) 马克西姆·拉伯恩著 唐盛译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-302-67722-2/CNY109.00

载体形态项:

XXI, 298页:图;23cm

统一题名:

Hands-on graph neural networks using Python

个人责任者:

拉伯恩 (Labonne, Maxime) 著

个人次要责任者:

唐盛 译

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP183

出版发行附注:

由Packt Publishing授权出版

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

马克西姆·拉伯恩是摩根大通 (J.P. Morgan) 的高级应用研究员, 拥有巴黎理工学院 (Polytechnic Institute of Paris) 机器学习和网络安全专业博士学位。在攻读博士学位期间, Maxime致力于开发用于计算机网络异常检测的机器学习算法。随后, 他加入了空中客车公司的人工智能连接实验室 (AI Connectivity Lab), 运用自己在机器学习方面的专业知识来提高计算机网络的安全性和性能。来他加入了摩根大通, 目前在该公司开发解决金融和其他领域各种挑战性问题的技术。 唐盛, 计算机软件专业硕士毕业。精通网络主流开发语言、数据分析和硬件技术, 同时具有较好的英文水平和技术背景, 并翻译过多本英文书籍。

提要文摘附注:

本书详细阐述了与图神经网络相关的基本解决方案, 主要包括图学习入门、图神经网络的图论、使用DeepWalk创建节点表示、在Node2Vec中使用有偏随机游走改进嵌入等内容。此外, 本书还提供了相应的示例、代码, 以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

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