Name: Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications (en Inglés)
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Author: Wu, Lingfei ; Cui, Peng ; Pei, Jian

portada Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications (en Inglés)

Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Ilustrado por

Editorial

Autor

Wu, Lingfei ; Cui, Peng ; Pei, Jian

Idioma

Inglés

N° páginas

689

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4x15.6x3.7 cm

Peso

1.00 kg.

ISBN13

9789811660566

Categorías

Teoría de la información
Minería de datos («data mining»)
Arquitectura de la información

Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications (en Inglés)

Lingfei Wu (Ilustrado por) · Peng Cui (Ilustrado por) · Jian Pei (Ilustrado por) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications (en Inglés)"

Chapter 1. Representation Learning.- Chapter 2. Graph Representation Learning.- Chapter 3. Graph Neural Networks.- Chapter 4. Graph Neural Networks for Node Classification.- Chapter 5. The Expressive Power of Graph Neural Networks.- Chapter 6. Graph Neural Networks: Scalability.- Chapter 7. Interpretability in Graph Neural Networks.- Chapter 8. "Graph Neural Networks: Adversarial Robustness".- Chapter 9. Graph Neural Networks: Graph Classification.- Chapter 10. Graph Neural Networks: Link Prediction.- Chapter 11. Graph Neural Networks: Graph Generation.- Chapter 12. Graph Neural Networks: Graph Transformation.- Chapter 13. Graph Neural Networks: Graph Matching.- Chapter 14. "Graph Neural Networks: Graph Structure Learning". Chapter 15. Dynamic Graph Neural Networks.- Chapter 16. Heterogeneous Graph Neural Networks.- Chapter 17. Graph Neural Network: AutoML.- Chapter 18. Graph Neural Networks: Self-supervised Learning.- Chapter 19. Graph Neural Network in Modern Recommender Systems.- Chapter 20. Graph Neural Network in Computer Vision.- Chapter 21. Graph Neural Networks in Natural Language Processing.- Chapter 22. Graph Neural Networks in Program Analysis.- Chapter 23. Graph Neural Networks in Software Mining.- Chapter 24. "GNN-based Biomedical Knowledge Graph Mining in Drug Development".- Chapter 25. "Graph Neural Networks in Predicting Protein Function and Interactions".- Chapter 26. Graph Neural Networks in Anomaly Detection.- Chapter 27. Graph Neural Networks in Urban Intelligence.