Graph Neural Networks with PyTorch For Beginners: A Practical Guide to Graph Learning, GNN Architectures, Training, and Real-World Applications (PyTorch Programming Series)
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
Condizione: Nuovo
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Codice articolo I-9798171189686
- Titolo
- Graph Neural Networks with PyTorch For Beginners: A Practical Guide to Graph Learning, GNN Architectures, Training, and Real-World Applications (PyTorch Programming Series)
- Autore
- Marsh, Alvin
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798171189686
- Serie
- Libro 3 di 3: PyTorch Programming Series
Traditional neural networks work naturally with images, sequences, and other structured data, but many real-world problems involve relationships between entities. Social networks, recommendation systems, knowledge graphs, molecular structures, fraud networks, and transportation systems can all be represented as graphs. Graph Neural Networks provide a powerful approach for learning from both the features of individual entities and the relationships connecting them.
This book introduces graph concepts before progressively exploring graph representations, message passing, graph convolution, node classification, link prediction, graph classification, graph attention, graph datasets, training workflows, and practical GNN applications.
What You Will Learn
- Understand graphs, nodes, edges, features, and graph representations
- Learn the foundations of Graph Neural Networks
- Understand message-passing neural networks
- Build GNN models with PyTorch-based tooling
- Work with graph datasets and graph structures
- Perform node classification and link prediction
- Build graph-level classification models
- Explore graph convolution and attention mechanisms
- Train, evaluate, and improve GNN models
- Handle common challenges in graph machine learning
- Apply GNNs to practical machine learning problems
- Develop a foundation for more advanced graph learning and GraphRAG systems
By the end of the book, readers will understand how Graph Neural Networks work, how to implement them, and how to approach real-world problems where relationships and connectivity are as important as the data attached to individual entities.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a California Books, Fort Wayne, Indiana, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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