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외서
Hands-On Graph Neural Networks Using Python: Practical techniques and architectures for building powerful graph and deep learning apps with PyTorch
Practical techniques and architectures for building powerful graph and deep learning apps with PyTorch
Paperback
Labonne, Maxime
Packt Publishing
2023.04.14.
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책소개
목차
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Table of Contents
Getting Started with Graph Learning Graph Theory for Graph Neural Networks Creating Node Representations with DeepWalk Improving Embeddings with Biased Random Walks in Node2Vec Including Node Features with Vanilla Neural Networks Introducing Graph Convolutional Networks Graph Attention Networks Scaling Graph Neural Networks with GraphSAGE Defining Expressiveness for Graph Classification Predicting Links with Graph Neural Networks Generating Graphs Using Graph Neural Networks Learning from Heterogeneous Graphs Temporal Graph Neural Networks Explaining Graph Neural Networks Forecasting Traffic Using A3T-GCN Detecting Anomalies Using Heterogeneous Graph Neural Networks Building a Recommender System Using LightGCN Unlocking the Potential of Graph Neural Networks for Real-Word Applications |
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품목정보
- 발행일
- 2023년 04월 14일
- 쪽수, 무게, 크기
- 354쪽 | 608g | 190*235*30mm
- ISBN13
- 9781804617526
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