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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Graph Representation Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing AG, CH, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Graph Representation Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing AG, CH, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. 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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Taschenbuch. Zustand: Neu. Graph Representation Learning | William L. Hamilton | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning | xvii | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783031004605 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Graph Representation Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 46)
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing Sep 2020, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. 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
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningAnbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Graph Representation Learning
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningSprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
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In den WarenkorbKartoniert / Broschiert. Zustand: 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
Buch 14 von 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningSprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Sep 2020, 2020
ISBN 10: 3031004604 ISBN 13: 9783031004605
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Taschenbuch. 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 KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 160 pp. Englisch.
