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从深度学习到图神经网络:模型与实践

从深度学习到图神经网络:模型与实践

作者: 张玉宏,杨铁军 著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

近年来,深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用,而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向,被称为图上的深度学习。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术,包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性,本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂,力求降低初学者的学习难度。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书,也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。

目录 (221章)
倒序
正文
第1章图上的深度学习第1章图上的深度学习-1.1人工智能与深度学习1.1.1深度学习的发展1.1.2人工智能的底层逻辑第1章图上的深度学习-1.2图神经网络时代的来临1.2.1图与图像大不同1.2.2图神经网络的本质第1章图上的深度学习-1.3图数据处理面临的挑战1.3.1欧氏空间难表示图1.3.2图表达无固定格式1.3.3图可视化难理解1.3.4图数据不符合独立同分布第1章图上的深度学习-1.4图神经网络的应用层面1.4.1节点预测1.4.2边预测1.4.3图预测第1章图上的深度学习-1.5图神经网络的发展简史1.5.1早期的图神经网络1.5.2图卷积神经网络的提出1.5.3图表示学习1.5.4图卷积的简化第1章图上的深度学习-1.6图神经网络的模块与分类1.6.1图神经网络的常见模块1.6.2图神经网络的分类第1章图上的深度学习-1.7本章小结第2章图神经网络的数学基础第2章图神经网络的数学基础-2.1矩阵论基础2.1.1标量与向量2.1.2向量范数2.1.3向量的夹角与余弦相似度2.1.4矩阵与张量2.1.5矩阵的本质2.1.6矩阵乘法的三种视角2.1.7逆矩阵与行列式2.1.8特征值与特征向量2.1.9矩阵的平方分解2.1.10特征分解2.1.11正定矩阵和半正定矩阵第2章图神经网络的数学基础-2.2图论基础2.2.1图的表示2.2.2无向图与有向图2.2.3权值图2.2.4邻接矩阵与关联矩阵2.2.5邻域和度2.2.6度数矩阵2.2.7二分图2.2.8符号图2.2.9图的遍历2.2.10图的同构与异构2.2.11图的途径、迹与路2.2.12图的连通性2.2.13节点的中心性第2章图神经网络的数学基础-2.3谱图论基础2.3.1拉普拉斯矩阵的来源2.3.2拉普拉斯矩阵的性质2.3.3拉普拉斯矩阵的谱分解2.3.4拉普拉斯矩阵的归一化第2章图神经网络的数学基础-2.4本章小结第3章神经网络学习与算法优化第3章神经网络学习与算法优化-3.1人工神经网络的缘起第3章神经网络学习与算法优化-3.2神经网络的第一性原理3.2.1通用近似定理3.2.2通用近似定理的应用第3章神经网络学习与算法优化-3.3感知机模型与前馈神经网络3.3.1人工神经元的本质3.3.2历久弥新的感知机3.3.3备受启发的支持向量机第3章神经网络学习与算法优化-3.4更强表征能力的多层感知机第3章神经网络学习与算法优化-3.5不可或缺的激活函数3.5.1Sigmoid函数3.5.2Tanh函数3.5.3ReLU函数3.5.4Softmax函数第3章神经网络学习与算法优化-3.6损失函数3.6.1普通的损失函数3.6.2交叉熵损失函数第3章神经网络学习与算法优化-3.7神经网络的训练3.7.1优化算法的意义3.7.2基于梯度的优化流程第3章神经网络学习与算法优化-3.8优化算法的分类3.8.1优化算法的派系3.8.2优化算法面临的挑战第3章神经网络学习与算法优化-3.9本章小结第4章深度学习基础第4章深度学习基础-4.1深度学习时代的兴起第4章深度学习基础-4.2卷积神经网络4.2.1卷积神经网络的整体结构4.2.2神经网络中“层”的本质第4章深度学习基础-4.3可圈可点的卷积层4.3.1卷积核4.3.2卷积核的工作机理4.3.3多通道卷积4.3.4用PyTorch实现特定卷积4.3.5卷积层的4个核心参数第4章深度学习基础-4.4降维减负的汇聚层4.4.1汇聚层原理4.4.2汇聚层实例第4章深度学习基础-4.5不可或缺的全连接层第4章深度学习基础-4.6防止过拟合4.6.1批归一化处理4.6.2丢弃法第4章深度学习基础-4.7本章小结第5章神经网络中的表示学习第5章神经网络中的表示学习-5.1表示学习的背景5.1.1符号表示与向量表示5.1.2为何需要表示学习第5章神经网络中的表示学习-5.2离散表示与独热编码第5章神经网络中的表示学习-5.3分布式表示与神经网络5.3.1神经网络是一种分布式表示5.3.2深度学习中的“End-to-End”表示学习第5章神经网络中的表示学习-5.4自编码器中的表示学习5.4.1自编码器的工作原理5.4.2从信息瓶颈看自编码器的原理5.4.3欠完备自编码器5.4.4正则化自编码器5.4.5降噪自编码器5.4.6变分自编码器第5章神经网络中的表示学习-5.5嵌入表示与Word2vec5.5.1词嵌入5.5.2Word2vec的核心思想5.5.3跳元模型第5章神经网络中的表示学习-5.6词嵌入实战5.6.1读取数据集5.6.2数据预处理5.6.3模型构建与训练5.6.4相似性度量5.6.5词向量可视化:t-SNE第5章神经网络中的表示学习-5.7本章小结第6章面向图数据的嵌入表示第6章面向图数据的嵌入表示-6.1图嵌入概述第6章面向图数据的嵌入表示-6.2DeepWalk的原理6.2.1DeepWalk的基本思想6.2.2随机游走阶段6.2.3跳元模型训练阶段6.2.4负采样6.2.5分层Softmax第6章面向图数据的嵌入表示-6.3基于DeepWalk的维基百科相似网页检测6.3.1数据准备6.3.2图的构建6.3.4利用Word2vec实现DeepWalk6.3.5模型的保存与加载6.3.6DeepWalk的应用领域第6章面向图数据的嵌入表示-6.4LINE模型6.4.1LINE模型的发展背景6.4.2一阶相似度6.4.3二阶相似度第6章面向图数据的嵌入表示-6.5Node2vec6.5.1Node2vec的由来6.5.2同质性与结构性6.5.3Node2vec的工作原理第6章面向图数据的嵌入表示-6.6Metapath2vec6.6.1异构图的定义与问题6.6.2基于Meta-path的随机游走第6章面向图数据的嵌入表示-6.7本章小结第7章初代图神经网络第7章初代图神经网络-7.1初代图神经网络的诞生第7章初代图神经网络-7.2GNN中的数据聚合7.2.1GNN的本质7.2.2图中的消息传递第7章初代图神经网络-7.3初代GNN的工作原理7.3.1图中节点的信息更新7.3.2不动点理论7.3.3压缩映射实现的条件7.3.4图神经网络模型的训练第7章初代图神经网络-7.4初代图神经网络的局限性第7章初代图神经网络-7.5本章小结第8章空域图卷积神经网络第8章空域图卷积神经网络-8.1图卷积神经网络概述8.1.1图卷积神经网络的诞生8.1.2图卷积神经网络的框架第8章空域图卷积神经网络-8.2MPNN模型第8章空域图卷积神经网络-8.3GCN与CNN的关联8.3.1局部连接性8.3.2层次化表达第8章空域图卷积神经网络-8.4图卷积节点分类实践8.4.1图数据的生成8.4.2传递规则的实现8.4.3考虑权值影响的信息聚合8.4.4添加激活函数8.4.5模拟一个分类输出第8章空域图卷积神经网络-8.5GraphSAGE8.5.1归纳式学习与直推式学习8.5.2GraphSAGE所为何来8.5.3GraphSAGE的框架8.5.4邻居节点采样8.5.5特征信息聚合8.5.6权值参数训练第8章空域图卷积神经网络-8.6基于GraphSAGE的实践8.6.1Cora数据探索8.6.2构造正负样本8.6.3定义模型8.6.4训练参数配置8.6.5训练模型8.6.6嵌入表示的可视化第8章空域图卷积神经网络-8.7本章小结第9章谱域图卷积神经网络第9章谱域图卷积神经网络-9.1傅里叶变换9.1.1傅里叶变换背后的方法论9.1.2感性认识傅里叶变换9.1.3向量分解与信号过滤第9章谱域图卷积神经网络-9.2图傅里叶变换9.2.1什么是图信号9.2.2图傅里叶变换简介9.2.3特征值与图信号频率之间的关系第9章谱域图卷积神经网络-9.3谱域视角下的图卷积9.3.1图卷积理论9.3.2谱域图卷积9.3.3基于谱的图滤波器设计第9章谱域图卷积神经网络-9.4基于谱域GCN的演进9.4.1频率响应参数化的GCN9.4.2多项式参数化的GCN9.4.3基于切比雪夫网络截断的多项式参数化的GCN9.4.4基于一阶切比雪夫网络的GCN第9章谱域图卷积神经网络-9.5KarateClub图卷积分类实践9.5.1KarateClub数据集9.5.2数据导入与探索9.5.3邻接矩阵与坐标格式9.5.4绘图NetworkX图9.5.5半监督的节点分类9.5.6模型预测第9章谱域图卷积神经网络-9.6本章小结
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