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。

第3章神经网络学习与算法优化-3.6损失函数