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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

作者:李金洪 
出版社:深智數位股份有限公司
出版日期:2024-10-23
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

深度學習擅長處理結構規則的多維資料(歐氏空間),但現實生活中,很多不規則的資料如:社群、電子商務、交通領域,多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構(或稱拓撲結構資料),這些資料稱為「非歐氏空間資料」,並不適合用深度學習的模型去分析。

圖神經網路(Graph Neural Networks, GNN)是為了處理結構不規則資料而產生的,主要利用圖結構的資料,透過機器學習的方法進行擬合、預測等。

〇 在結構化場景中,GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。
〇 在非結構化領域,GNN 可以用在圖型和文字等領域。
〇 在其他領域,還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。

市面上充滿 NN 的書,但卻沒有一本完整說明 GNN,倘若不快點學這個新一代的神經網路,你會用的普通神經網路馬上就會落伍了!非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界,而要真正掌握非歐氏空間的問題解決,GNN 是你一定要學的技術,就由本書一步步帶領你完全攻略!

〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元
〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter
〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路
〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/L2、交叉熵、Softmax 等概念
〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制
〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計
〇 空間域的使用,使用 DGL、Networkx
〇 利用 GNN 進行論文分類

本書特色
~GNN 最強入門參考書~
● 以初學者角度從零開始講解,消除讀者學習過程跳躍感
● 理論和程式結合,便於讀者學以致用
● 知識系統,逐層遞進
● 內容貼近技術趨勢
● 圖文結合,化繁為簡
● 在基礎原理之上,注重通用規律

作者簡介:

李金洪
精通 C、Python、Java 語言,擅長神經網路、演算、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過 CAD 演算工程師、架構師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度學習領域某移動互聯網後臺的 OCR 項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。

作者序
在深度神經網路技術剛剛興起的那幾年,圖型、語音、文字等形式的資料已經可以在深度學習中被極佳地應用,並獲得了很好的效果,這促使大量的相關應用進入實用階段,如人臉辨識、語音幫手和機器翻譯等。儘管如此,深度學習一直無法極佳地對其他形式的資料 (如圖資料) 進行有效處理。圖資料在業界有更多的應用場景,如社群網站場景中,可以找到圖資料的應用。圖神經網路的出現極佳地填補了上述技術空白,實現了圖資料與深度學習技術的有效結合。圖神經網路是一類基於深度學習處理圖域資訊的方法。它是圖型分析方法與深度神經網路的融合,涉及...
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目錄
【第一篇 入門 – PyTorch 基礎】
第 1 章 快速了解人工智慧與 PyTorch
1.1 圖神經網路與深度學習
1.2 PyTorch 是做什麼的
1.3 PyTorch 的特點
1.4 PyTorch 與 TensorFlow 各有所長
1.5 如何使用本書學好深度學習

第 2 章 架設開發環境
2.1 下載及安裝 Anaconda
2.2 安裝 PyTorch
2.3 熟悉 Anaconda 3 的開發工具
2.4 測試開發環境

第 3 章 PyTorch 基本開發步驟 -- 用邏輯回歸擬合二維資料
3.1 實例 1:從一組看似混亂的資料中找出規律
3.2 模型是如何訓練出來的
3.3 複習

第 4 章 快速上手 PyTorch
4.1 神經網路...
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