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Graph Representation Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Graph Representation Learning
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Graph Representation Learning
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Graph Representation Learning
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Graph Representation Learning
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Graph Representation Learning
Verlag: Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Graph-structured data is ubiquitous throughout the natural and social sciences, from telecommunication networks to quantum chemistry. Building relational inductive biases into deep learning architectures is crucial for creating systems that can learn, reason, and generalize from this kind of data. Recent years have seen a surge in research on graph representation learning, including techniques for deep graph embeddings, generalizations of convolutional neural networks to graph-structured data, and neural message-passing approaches inspired by belief propagation. These advances in graph representation learning have led to new state-of-the-art results in numerous domains, including chemical synthesis, 3D vision, recommender systems, question answering, and social network analysis.This book provides a synthesis and overview of graph representation learning. It begins with a discussion of the goals of graph representation learning as well as key methodological foundations in graph theory and network analysis. Following this, the book introduces and reviews methods for learning node embeddings, including random-walk-based methods and applications to knowledge graphs. It then provides a technical synthesis and introduction to the highly successful graph neural network (GNN) formalism, which has become a dominant and fast-growing paradigm for deep learning with graph data. The book concludes with a synthesis of recent advancements in deep generative models for graphs-a nascent but quickly growing subset of graph representation learning.
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Graph Representation Learning
Verlag: Springer International Publishing AG, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
Sprache: Englisch
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Graph Representation Learning
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Graph Representation Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Graph Representation Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.
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Graph Representation Learning
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
Sprache: Englisch
EUR 51,51
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Graph-structured data is ubiquitous throughout the natural and social sciences, from telecommunication networks to quantum chemistry. Building relational inductive biases into deep learning architectures is crucial for creating systems that can learn, re.
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Graph Representation Learning
Verlag: Springer International Publishing Sep 2020, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Graph-structured data is ubiquitous throughout the natural and social sciences, from telecommunication networks to quantum chemistry. Building relational inductive biases into deep learning architectures is crucial for creating systems that can learn, reason, and generalize from this kind of data. Recent years have seen a surge in research on graph representation learning, including techniques for deep graph embeddings, generalizations of convolutional neural networks to graph-structured data, and neural message-passing approaches inspired by belief propagation. These advances in graph representation learning have led to new state-of-the-art results in numerous domains, including chemical synthesis, 3D vision, recommender systems, question answering, and social network analysis.This book provides a synthesis and overview of graph representation learning. It begins with a discussion of the goals of graph representation learning as well as key methodological foundations in graph theory and network analysis. Following this, the book introduces and reviews methods for learning node embeddings, including random-walk-based methods and applications to knowledge graphs. It then provides a technical synthesis and introduction to the highly successful graph neural network (GNN) formalism, which has become a dominant and fast-growing paradigm for deep learning with graph data. The book concludes with a synthesis of recent advancements in deep generative models for graphs-a nascent but quickly growing subset of graph representation learning. 160 pp. Englisch.
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Graph Representation Learning
Verlag: Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing Sep 2020, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Graph-structured data is ubiquitous throughout the natural and social sciences, from telecommunication networks to quantum chemistry. Building relational inductive biases into deep learning architectures is crucial for creating systems that can learn, reason, and generalize from this kind of data. Recent years have seen a surge in research on graph representation learning, including techniques for deep graph embeddings, generalizations of convolutional neural networks to graph-structured data, and neural message-passing approaches inspired by belief propagation. These advances in graph representation learning have led to new state-of-the-art results in numerous domains, including chemical synthesis, 3D vision, recommender systems, question answering, and social network analysis.This book provides a synthesis and overview of graph representation learning. It begins with a discussion of the goals of graph representation learning as well as key methodological foundations in graph theory and network analysis. Following this, the book introduces and reviews methods for learning node embeddings, including random-walk-based methods and applications to knowledge graphs. It then provides a technical synthesis and introduction to the highly successful graph neural network (GNN) formalism, which has become a dominant and fast-growing paradigm for deep learning with graph data. The book concludes with a synthesis of recent advancements in deep generative models for graphs¿a nascent but quickly growing subset of graph representation learning.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 160 pp. Englisch.
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Graph Representation Learning
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 158 pages. 9.25x7.51x9.25 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Graph Representation Learning
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 84,42
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Graph Representation Learning
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 79,25
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Graph Representation Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 46)
Anbieter: dsmbooks, Liverpool, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 240,85
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