书目

深入浅出图神经网络：GNN原理解析

内容简介

这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作-在图神经网络领域具有重大的意义。本书作者是图神经网络领域的资深技术专家-作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结-内容系统、扎实、深入浅出-得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。全书共10章：第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识-是阅读本书的预备知识；第5～6章从理论的角度出发-讲解了图信号处理和图卷积神经网络-深入剖析了图卷积神经网络的性质-并提供了GCN实现节点分类的实例；第7～9章全面讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践-以及基于GNN的图表示学习；第10章介绍了图神经网络的新研究和应用。

作者简介

刘忠雨毕业于华中科技大学，资深图神经网络技术专家，极验科技人工智能实验室主任和首席技术官。在机器学习、深度学习以及图学习领域有6年以上的算法架构和研发经验，主导研发了极验行为验证、深知业务风控、叠图等产品，极验科技目前服务于全球26万家企业。李彦霖毕业于武汉大学，极验人工智能实验室技术专家。一直从事机器学习、深度学习、图学习领域的研究工作。在深度神经网络算法研发、图神经网络在计算机视觉以及风控中的应用等领域实践经验丰富。周洋工学博士，毕业于武汉大学，目前在华中师范大学任教。曾受邀到北卡罗莱纳大学访学，长期在大数据挖掘前沿领域进行探索和研究，并应用于地理时空大数据、交通地理等诸多方向，已发表SCI&SSCI及核心期刊论文10余篇。

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