Exploring Deep Learning Architectures for Graph Applications

Name: Exploring Deep Learning Architectures for Graph Applications
Brand: LAP LAMBERT Academic Publishing
SKU: 9786202917650
Price: 20757 HUF
Availability: InStock

Szerző: Irwin King

Nyelv:

Kötés: Puha kötésű

Kiadó: LAP LAMBERT Academic Publishing

Elérhetőség: Beszállítói készleten

Küldés 5-8 napon belül

20 757 Ft

Graph-structured data are the backbone of numerous real-world machine learning tasks, such as social...

Információk a könyvről

Szerző

Irwin King

Nyelv

Angol

Kötés

Könyv - Puha kötésű

Kiadva

2020

oldal

136

EAN

9786202917650

ISBN

6202917652

Enbook ID

36917993

Kiadó

LAP LAMBERT Academic Publishing

Súly

221

Méretek

150 x 220 x 8

Teljes leírás

Graph-structured data are the backbone of numerous real-world machine learning tasks, such as social networks, recommender systems, traffic networks, and so on. The fundamental challenge in solving these tasks is to find a way to encode graph structures as well as to incorporate various node or edge information so that machine learning models can easily exploit them. In this dissertation, we explore deep learning architectures, especially the graph neural networks for multiple graph learning applications, i.e., node classification, link prediction, spatiotemporal graph forecasting on irregular grid, and supervised sequence learning problems.

Érdekelheti

Azok a vásárlók, akik ezt a könyvet megvásárolták, a következőket is megvásárolták

Leggyakrabban keresett

Categories

Authors

Publishers

Termékek

Termékek

Leggyakrabban keresett

Categories

Authors

Publishers

Termékek

Termékek

Exploring Deep Learning Architectures for Graph Applications

Információk a könyvről

Teljes leírás

Érdekelheti

Azok a vásárlók, akik ezt a könyvet megvásárolták, a következőket is megvásárolták