PyTorch深度学习和图神经网络(卷1)

出版时间

未知

ISBN

9787115549839

评分

★★★★★
书籍介绍

本书从基础知识开始,介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法,主要内容包括PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的基础模型。书中侧重讲述与深度学习基础相关的网络模型和算法思想,以及图神经网络的原理,且针对这些知识点给出在PyTorch框架上的实现代码。

本书适合想学习图神经网络的技术人员、人工智能从业人员阅读,也适合作为大专院校相关专业的师生用书和培训班的教材。

李金洪, 精通C、Python、Java语言,擅长神经网络、算法、协议分析、移动互联网安全架构等技术,先后担任过CAD算法工程师、架构师、项目经理、部门经理等职位。参与过深度学习领域某移动互联网后台的OCR项目,某娱乐节目机器人的语音识别、声纹识别项目,金融领域的若干分类项目。

目录
第一篇 入门——PyTorch基础
第1章 快速了解人工智能与PyTorch 3
1.1 图神经网络与深度学习 4
1.1.1 深度神经网络 4
1.1.2 图神经网络 4

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用户评论
内容涵盖深度学习基础相关的网络模型和算法思想、图神经网络的原理和基础模型,及在PyTorch框架上的实现代码。
本书直接从入门级别开始讲起,零基础的人能够看懂。全书除了有图神经,还有互信息模型,这也是前沿领域。最重要的是通过互信息和图神经的联合模型。讲清楚了图神经网络知识的难点和前沿知识,并通过案例讲解了图神经网络的应用场景,是本领域学习者的手头必备书。
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