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Diagrammdarstellung Lernen (Hardcover) William Hamilton, Graph neuronales Netzwerk-
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Subject Area
- Artificial Intelligence
- Subject
- Networks
- ISBN
- 9781681739656
- Publication Name
- Graph Representation Learning
- Item Length
- 9.2in
- Publisher
- Morgan & Claypool Publishers
- Series
- Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning Ser.
- Publication Year
- 2020
- Type
- Textbook
- Format
- Hardcover
- Language
- English
- Item Height
- 0.4in
- Item Width
- 7.5in
- Item Weight
- 17.5 Oz
- Number of Pages
- 159 Pages
Über dieses Produkt
Product Information
Graph-structured data is ubiquitous throughout the natural and social sciences, from telecommunication networks to quantum chemistry. Building relational inductive biases into deep learning architectures is crucial for creating systems that can learn, reason, and generalize from this kind of data. Recent years have seen a surge in research on graph representation learning, including techniques for deep graph embeddings, generalizations of convolutional neural networks to graph-structured data, and neural message-passing approaches inspired by belief propagation. These advances in graph representation learning have led to new state-of-the-art results in numerous domains, including chemical synthesis, 3D vision, recommender systems, question answering, and social network analysis. This book provides a synthesis and overview of graph representation learning. It begins with a discussion of the goals of graph representation learning as well as key methodological foundations in graph theory and network analysis. Following this, the book introduces and reviews methods for learning node embeddings, including random-walk-based methods and applications to knowledge graphs. It then provides a technical synthesis and introduction to the highly successful graph neural network (GNN) formalism, which has become a dominant and fast-growing paradigm for deep learning with graph data. The book concludes with a synthesis of recent advancements in deep generative models for graphs--a nascent but quickly growing subset of graph representation learning.
Product Identifiers
Publisher
Morgan & Claypool Publishers
ISBN-10
1681739658
ISBN-13
9781681739656
eBay Product ID (ePID)
10050408511
Product Key Features
Publication Name
Graph Representation Learning
Format
Hardcover
Language
English
Series
Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning Ser.
Publication Year
2020
Type
Textbook
Number of Pages
159 Pages
Dimensions
Item Length
9.2in
Item Height
0.4in
Item Width
7.5in
Item Weight
17.5 Oz
Additional Product Features
Table of Content
Preface Acknowledgments Introduction Background and Traditional Approaches Neighborhood Reconstruction Methods Multi-Relational Data and Knowledge Graphs The Graph Neural Network Model Graph Neural Networks in Practice Theoretical Motivations Traditional Graph Generation Approaches Deep Generative Models Conclusion Bibliography Author's Biography
Target Audience
Scholarly & Professional
Topic
Web / Social Media, Neural Networks, Intelligence (Ai) & Semantics
Genre
Computers
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