Практическо ръководство за мощни модели за дълбоко обучение, базирани на графи!

Графови невронни мрежи в действие е отлично ръководство за това как да изградите най-съвременни графови невронни мрежи и мощни модели за дълбоко обучение за препоръчителни системи, молекулярно моделиране и още много.

Ще научите как да проектирате и обучавате моделите си, както и как да ги развивате в практически приложения, които можете да внедрите в продукция. Идеален за програмисти на Python, вие също ще разгледате често използвани архитектури на графови невронни мрежи и най-новите библиотеки, всички ясно илюстрирани с добре анотиран Python код.

Основните характеристики включват:

• Обучавайте и внедрявайте графова невронна мрежа
• Генерирайте вграждания на възлите
• Използвайте GNN на голям мащаб за много големи набори от данни
• Създайте конвейер за обработка на графови данни
• Създайте схема на графови данни
• Разберете таксономията на GNN
• Манипулирайте графови данни с NetworkX

Поглезете се с практически опит и изследвайте подходящи реални проекти, докато задълбочавате знанията си по графови невронни мрежи, перфектни за прогнозиране на възли, прогнозиране на връзки и класификация на графи.

За технологията: Графовите невронни мрежи разширяват възможностите на дълбокото обучение отвъд традиционните таблични данни, текст и изображения. Този вълнуващ нов подход доннася невероятните възможности на дълбокото обучение за графови структури от данни, отваряйки нови възможности за всичко – от препоръчителни системи до фармацевтични изследвания.

Страници: 350, Размери: 18.7x18.7см