ISBN/价格: | 978-7-03-077885-7:CNY128.00 |
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作品语种: | chi |
出版国别: | CN 110000 |
题名责任者项: | 网络表示学习的理论与应用/.王静红著 |
出版发行项: | 北京:,科学出版社:,2024.12 |
载体形态项: | 213页:;+图:;+24cm |
提要文摘: | 本书介绍了在人工智能与大数据时代背景下, 网络表示学习的理论与应用。提出了网络表示学习的关键在于将网络中的节点映射到低维空间, 形成能够反映节点间复杂关系的向量表示。书中讨论了各种先进的网络表示学习方法, 如基于图注意力机制、图自编码器和深度学习技术, 并提供了大量实验和案例分析, 展示了这些方法在不同数据集上的应用效果。这些案例覆盖了社交网络、生物信息学、知识图谱等领域, 证明了网络表示学习技术在多样化场景中的适用性和有效性。通过系统的理论基础和丰富的实践案例, 本书旨在帮助读者深入理解和应用网络表示学习。 |
题名主题: | 机器学习 |
索书号: | TP181/W23.10 |
中图分类: | TP181 |
个人名称等同: | 王静红 著 |
记录来源: | CN 上海新华 20231229 |