图深度学习

马耀

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《图深度学习》全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4 篇，共15 章。第1 篇为基础理论，重点介绍图和深度学习的基础知识，包括图的关键概念和属性、各种基础的神经网络模型、训练深度学习模型的关键方法以及防止训练过程中过度拟合的实用技术；第2 篇为模型方法，涵盖了从基本设置到高级设置的成熟的图深度学习方法，包括图嵌入、图过滤和池化操作、图对抗攻击和图对抗防御技术