周洋
人物简介：
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。
深入浅出图神经网络：GNN原理解析书籍相关信息
- ISBN：9787111643630
- 作者：周洋 / 刘忠雨 / 李彦霖
- 出版社：冶金工业出版社/机械工业出版社
- 出版时间：2019-12-25
- 页数：224
- 价格：89元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装-胶订
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 丛书：智能系统与技术丛书
- 适合人群：暂无
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：5.6
- 更新时间：2025-05-10 13:03:44
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最新研究和应用。
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