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Introduction to Graph Neural Networks
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 35,37
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Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Introduction to Graph Neural Networks
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 39,89
Convertire valutaEUR 2,27 per la spedizione in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Introduction to Graph Neural Networks
Editore: Springer International Publishing AG, CH, 2020
ISBN 10: 3031004590 ISBN 13: 9783031004599
Lingua: Inglese
Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 42,24
Convertire valutaGratis per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: New. Graphs are useful data structures in complex real-life applications such as modeling physical systems, learning molecular fingerprints, controlling traffic networks, and recommending friends in social networks. However, these tasks require dealing with non-Euclidean graph data that contains rich relational information between elements and cannot be well handled by traditional deep learning models (e.g., convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs)). Nodes in graphs usually contain useful feature information that cannot be well addressed in most unsupervised representation learning methods (e.g., network embedding methods). Graph neural networks (GNNs) are proposed to combine the feature information and the graph structure to learn better representations on graphs via feature propagation and aggregation. Due to its convincing performance and high interpretability, GNN has recently become a widely applied graph analysis tool.This book provides a comprehensive introduction to the basic concepts, models, and applications of graph neural networks. It starts with the introduction of the vanilla GNN model. Then several variants of the vanilla model are introduced such as graph convolutional networks, graph recurrent networks, graph attention networks, graph residual networks, and several general frameworks. Variants for different graph types and advanced training methods are also included. As for the applications of GNNs, the book categorizes them into structural, non-structural, and other scenarios, and then it introduces several typical models on solving these tasks. Finally, the closing chapters provide GNN open resources and the outlook of several future directions.
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Introduction to Graph Neural Networks (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 34,51
Convertire valutaEUR 13,78 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Introduction to Graph Neural Networks
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 34,40
Convertire valutaEUR 17,25 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Introduction to Graph Neural Networks
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 38,52
Convertire valutaEUR 17,25 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Introduction to Graph Neural Networks (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Da: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 61,69
Convertire valutaEUR 3,44 per la spedizione in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Introduction to Graph Neural Networks (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 81,31
Convertire valutaEUR 3,44 per la spedizione in U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Introduction to Graph Neural Networks
Editore: Springer International Publishing AG, CH, 2020
ISBN 10: 3031004590 ISBN 13: 9783031004599
Lingua: Inglese
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 38,60
Convertire valutaEUR 74,76 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: New. Graphs are useful data structures in complex real-life applications such as modeling physical systems, learning molecular fingerprints, controlling traffic networks, and recommending friends in social networks. However, these tasks require dealing with non-Euclidean graph data that contains rich relational information between elements and cannot be well handled by traditional deep learning models (e.g., convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs)). Nodes in graphs usually contain useful feature information that cannot be well addressed in most unsupervised representation learning methods (e.g., network embedding methods). Graph neural networks (GNNs) are proposed to combine the feature information and the graph structure to learn better representations on graphs via feature propagation and aggregation. Due to its convincing performance and high interpretability, GNN has recently become a widely applied graph analysis tool.This book provides a comprehensive introduction to the basic concepts, models, and applications of graph neural networks. It starts with the introduction of the vanilla GNN model. Then several variants of the vanilla model are introduced such as graph convolutional networks, graph recurrent networks, graph attention networks, graph residual networks, and several general frameworks. Variants for different graph types and advanced training methods are also included. As for the applications of GNNs, the book categorizes them into structural, non-structural, and other scenarios, and then it introduces several typical models on solving these tasks. Finally, the closing chapters provide GNN open resources and the outlook of several future directions.
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Introduction to Graph Neural Networks (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 84,55
Convertire valutaEUR 7,48 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Print on Demand.
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Introduction to Graph Neural Networks (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 86,49
Convertire valutaEUR 9,95 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. PRINT ON DEMAND.
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Introduction to Graph Neural Networks
Editore: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2020
ISBN 10: 3031004590 ISBN 13: 9783031004599
Lingua: Inglese
EUR 55,78
Convertire valutaEUR 48,99 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Graphs are useful data structures in complex real-life applications such as modeling physical systems, learning molecular fingerprints, controlling traffic networks, and recommending friends in social networks. However, these tasks require dealing with n.
