5

Моя оценка

Graphs are useful data structures in complex real-life applications such as modeling physical systems, learning molecular fingerprints, controlling traffic networks, and recommending friends in social networks. However, these tasks require dealing with non-Euclidean graph data that contains rich relational information between elements and cannot be well handled by traditional deep learning models (e.g., convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs)). Nodes in graphs usually contain useful feature information that cannot be well addressed in most unsupervised representation learning methods (e.g., network…
Развернуть

Лучшая рецензия на книгу

26 апреля 2022 г. 14:16

52

5

Единственная книга полностью на достаточно нишевую тему Графовых Нейронных Сетей с начала и до конца на момент прочтения.

Даёт как базу по нейронным сетям, так и по необходимой математике. Даже если (и скорее всего) читателю, незнакомому с темой будет мало этих базовых глав, становиться четко ясно куда сходить и что доучить для полного понимания. Если знания есть, они просто освежаются.

Обзорная, то есть информации по конкретным типам сеток, и тем более по конкретным сеткам мало, но вынесено самое важное понятными словами. Суть, формула, ссылка на статью. С одной стороны, логично, такая книга и должна быть. С другой, чётко разделены Spatial и Spectral Convolution — а такие нюансы как одно под видом другого, и переходные моменты между ними это уже читать в статьях. Абсолютно логично, но…

Развернуть

Язык: Английский

Жанры:  Программы

Теги: 

Рецензии

Всего 1

26 апреля 2022 г. 14:16

52

5

Единственная книга полностью на достаточно нишевую тему Графовых Нейронных Сетей с начала и до конца на момент прочтения.

Даёт как базу по нейронным сетям, так и по необходимой математике. Даже если (и скорее всего) читателю, незнакомому с темой будет мало этих базовых глав, становиться четко ясно куда сходить и что доучить для полного понимания. Если знания есть, они просто освежаются.

Обзорная, то есть информации по конкретным типам сеток, и тем более по конкретным сеткам мало, но вынесено самое важное понятными словами. Суть, формула, ссылка на статью. С одной стороны, логично, такая книга и должна быть. С другой, чётко разделены Spatial и Spectral Convolution — а такие нюансы как одно под видом другого, и переходные моменты между ними это уже читать в статьях. Абсолютно логично, но…

Развернуть

Популярные книги

Всего 752

Новинки книг

Всего 241