《深入浅出图神经网络GNN原理解析》PDF 源代码 刘忠雨

《深入浅出图神经网络GNN原理解析》从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，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，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GNN实现节点分类的实例；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；介绍了图神经网络的最新研究和应用。

刘忠雨《深入浅出图神经网络GNN原理解析》PDF+源代码
《深入浅出图神经网络GNN原理解析》PDF，285页，有详细书签目录，文字可以复制；配套源代码，刘忠雨等著
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图神经网络技术的出现有其必然性和重要性。在深度神经网络技术兴起的前几年，图像、语义、文本等形式的数据都能在深度学习中被很好地应用，并获得了十分好的效果。这促使大量的相关应用进入了实用阶段，如人脸识别、语音助手、机器翻译等。尽管如此，深度学习一直无法很好地对另一类形式的数据—图数据（或称网络数据）进行有效地适配。作为一类主要用来描述关系的通用数据表示方法，图数据在产业界有着更加广泛的应用场景，在诸如社交网络、电子购物、物联网、生物制药等场景中，都可以找到图数据的影子。将深度学习技术的成功经验迁移到图数据的学习中来，是一种十分自然且必要的需求。

详细描述了图卷积模型的由来，以及什么是频域图卷积和空域图卷积，集中阐述了图卷积模型的性质，这些性质的解读对深入地理解图神经网络技术有着重要的作用；给出了关键部分的代码，希望能辅助清晰理解书中的一些公式里的变量的具体含义。