Новинка
Артикул: T0012507
1 849 руб.
Доступные форматы
После оплаты издание можно скачать во всех доступных форматах на странице Мои книги
Аннотация
Графовые нейронные сети стали одной из самых интересных архитектур в глубоком обучении. Технологические компании теперь пытаются применить их повсюду: в системах рекомендаций еды, видео и поиска романтических партнеров, для выявления фейковых новостей, проектирования микросхем и 3D-реконструкции.
Прочитав книгу, вы научитесь создавать собственные графовые наборы из табличных или исходных данных, преобразовывать узлы и ребра в высококачественные эмбеддинги, реализовывать графовые нейронные сети с использованием PyTorch Geometric, выполнять классификацию узлов, генерацию графов, предсказание связей, выбирать лучшую модель в зависимости от вашей задачи.
Издание предназначено специалистам по анализу и обработке данных, а также будет полезно разработчикам на Python и студентам вузов, желающих приобрести знания по одной из самых популярных архитектур ИИ.
Прочитав книгу, вы научитесь создавать собственные графовые наборы из табличных или исходных данных, преобразовывать узлы и ребра в высококачественные эмбеддинги, реализовывать графовые нейронные сети с использованием PyTorch Geometric, выполнять классификацию узлов, генерацию графов, предсказание связей, выбирать лучшую модель в зависимости от вашей задачи.
Издание предназначено специалистам по анализу и обработке данных, а также будет полезно разработчикам на Python и студентам вузов, желающих приобрести знания по одной из самых популярных архитектур ИИ.
Характеристики
|
Издано
|
Издательство «ДМК Пресс» |
|
Формат(ы)
|
|
|
Перевод
|
с англ. |
|
Переводчик(и)
|
А.В. Груздев |
|
Возрастное ограничение
|
Нет |
|
Вид издания
|
Учебное издание |
| Размер файла, pdf | 11.8 Mб |
| Год издания | 2025 |
| Объем, стр. | 342 |
| Размер страницы, см | 16,5×23,5 |
| Миним. диагональ, дюймов | 10 |
| ISBN | 978-5-93700-319-5 |
Ознакомительный фрагмент
Открыть/скачать фрагмент
770,6 кб
Отзывы
