從深度學習到圖神經(jīng)網(wǎng)絡：模型與實踐

定　價：￥108.00

作　者：	張玉宏楊鐵軍著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121456824	出版時間：	2023-06-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	128開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內容簡介

　　近年來，深度學習在人工智能的發(fā)展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡是人工智能領域的一個新興方向，被稱為圖上的深度學習。本書詳細介紹了從深度學習到圖神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎概念和前沿技術，包括圖上的深度學習、圖神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學基礎、神經(jīng)網(wǎng)絡學習與算法優(yōu)化、深度學習基礎、神經(jīng)網(wǎng)絡中的表示學習、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡、空域及譜域圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等內容。為增強可讀性，本書敘述清晰、內容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學者的學習難度。本書既可作為人工智能領域研究和開發(fā)人員的技術參考書，也可作為對圖上的深度學習感興趣的高年級本科生和研究生的入門書。

作者簡介

　　張玉宏，博士畢業(yè)于電子科技大學，大數(shù)據(jù)分析師（高級），2009—2011年美國西北大學訪問學者，2019—2020年美國IUPUI高級訪問學者，CCF鄭州分部執(zhí)行委員，CFF公益大使?，F(xiàn)執(zhí)教于河南工業(yè)大學，主要研究方向為人工智能、大數(shù)據(jù)等。發(fā)表學術論文30余篇，先后撰寫《深度學習之美：AI時代的數(shù)據(jù)處理與實踐》《Python極簡講義：一本書入門數(shù)據(jù)分析與機器學習》等科技圖書15部。楊鐵軍，博士，教授，博士生導師，河南省電子學會副理事長，河南省高等學校電子信息類專業(yè)教學指導委員會副主任委員，河南省數(shù)字政府建設專家委員會委員。主要研究方向：醫(yī)學圖像處理、糧食信息處理。

圖書目錄

第1章圖上的深度學習 1
1.1 人工智能與深度學習 2
1.2 圖神經(jīng)網(wǎng)絡時代的來臨 6
1.3 圖數(shù)據(jù)處理面臨的挑戰(zhàn) 9
1.4 圖神經(jīng)網(wǎng)絡的應用層面 12
1.5 圖神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展簡史 15
1.6 圖神經(jīng)網(wǎng)絡的模塊與分類 20
1.7 本章小結 23
參考資料 24

第2章圖神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學基礎 27
2.1 矩陣論基礎 28
2.2 圖論基礎 43
2.3 譜圖論基礎 65
2.4 本章小結 80
參考資料 80

第3章神經(jīng)網(wǎng)絡學習與算法優(yōu)化 82
3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的緣起 83
3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的性原理 84
3.3 感知機模型與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡 87
3.4 更強表征能力的多層感知機 91
3.5 不可或缺的激活函數(shù) 93
3.6 損失函數(shù) 100
3.7 神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練 105
3.8 優(yōu)化算法的分類 109
3.9 本章小結 112
參考資料 113

第4章深度學習基礎 115
4.1 深度學習時代的興起 116
4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 118
4.3 可圈可點的卷積層 120
4.4 降維減負的匯聚層 131
4.5 不可或缺的全連接層 135
4.6 防止過擬合 136
4.7 本章小結 143
參考資料 143

第5章神經(jīng)網(wǎng)絡中的表示學習 145
5.1 表示學習的背景 146
5.2 離散表示與獨熱編碼 148
5.3 分布式表示與神經(jīng)網(wǎng)絡 150
5.4 自編碼器中的表示學習 153
5.5 嵌入表示與Word2vec 161
5.6 詞嵌入實戰(zhàn) 171
5.7 本章小結 179
參考資料 180

第6章面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示 182
6.1 圖嵌入概述 183
6.2 DeepWalk的原理 184
6.3 基于DeepWalk的維基百科相似網(wǎng)頁檢測 198
6.4 LINE模型 208
6.5 Node2vec 211
6.6 Metapath2vec 215
6.7 本章小結 218
參考資料 219

第7章初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡 221
7.1 初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡的誕生 222
7.2 GNN中的數(shù)據(jù)聚合 222
7.3 初代GNN的工作原理 225
7.4 初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡的局限性 235
7.5 本章小結 235
參考資料 236

第8章空域圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 238
8.1 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概述 239
8.2 MPNN模型 244
8.3 GCN與CNN的關聯(lián) 245
8.4 圖卷積節(jié)點分類實踐 248
8.5 GraphSAGE 263
8.6 基于GraphSAGE的實踐 273
8.7 本章小結 283
參考資料 284

第9章譜域圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 286
9.1 傅里葉變換 287
9.2 圖傅里葉變換 2909.3 譜域視角下的圖卷積 296
9.4 基于譜域GCN的演進 300
9.5 Karate Club圖卷積分類實踐 308
9.6 本章小結 323
參考資料 323