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作者: 李金洪
出版社: 深智數位股份有限公司
出版日期: 2022/09/21
ISBN: 9786267146477
頁數: 576
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。
圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。
〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。
〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖型和文字等領域。
〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。
市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！
〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元
〇 最好用的 PyTorch ＋ Anaconda ＋ Jupyter
〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路
〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/L2、交叉熵、Softmax 等概念
〇 NLP 使用神經網路處理 ＋ 多頭注意力機制
〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計
〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx
〇 利用 GNN 進行論文分類
本書特色
～GNN 最強入門參考書～
● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感
● 理論和程式結合，便於讀者學以致用
● 知識系統，逐層遞進
● 內容貼近技術趨勢
● 圖文結合，化繁為簡
● 在基礎原理之上，注重通用規律
出版社: 深智數位股份有限公司
出版日期: 2022/09/21
ISBN: 9786267146477
頁數: 576
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。
圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。
〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。
〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖型和文字等領域。
〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。
市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！
〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元
〇 最好用的 PyTorch ＋ Anaconda ＋ Jupyter
〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路
〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/L2、交叉熵、Softmax 等概念
〇 NLP 使用神經網路處理 ＋ 多頭注意力機制
〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計
〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx
〇 利用 GNN 進行論文分類
本書特色
～GNN 最強入門參考書～
● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感
● 理論和程式結合，便於讀者學以致用
● 知識系統，逐層遞進
● 內容貼近技術趨勢
● 圖文結合，化繁為簡
● 在基礎原理之上，注重通用規律
