《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》 刘忠雨 & 李彦霖 & 周洋 pdf [13.47 MB]

《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》是一本由刘忠雨、李彦霖和周洋共同创作的书籍，旨在深入浅出地介绍图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的基本原理与应用。

本书的主要目标是帮助读者理解GNN的核心概念、算法及其在实际问题中的应用，尤其适合对图数据分析感兴趣的研究人员和工程师。书中不仅涵盖了GNN的基础理论，也提供了丰富的实例和实践指导。

书中内容主要分为以下几个部分：

• GNN的基本概念：介绍图的基本知识以及图数据的特点。
• GNN的模型与算法：详细解析不同类型的图神经网络，包括GCN、GAT等主流模型，并比较它们的优缺点。
• 应用场景：探讨GNN在社交网络分析、推荐系统、化学分子结构分析等领域的实际应用。
• 实践指导：提供基于常用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的代码示例，帮助读者进行实际操作。

通过阅读本书，读者能够掌握GNN的基本原理，理解如何将图神经网络应用于各种实际问题，提升对图数据的处理能力。

此外，书中还配有大量的插图和图表，以便更直观地说明复杂的概念和算法，使得学习过程更加轻松愉快。

无论您是初学者还是有一定基础的研究人员，这本书都能为您提供有价值的参考和指导。希望读者在阅读过程中能够获得新的启发，推动图神经网络的学习与研究。

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