PyTorch深度学习和图神经网络 卷2 开发应用 涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈，并从图像、视频、文本、可解释性等应用角度提供项目级别实战案例，及零次学习技术及实例，提供源代码
1.知识系统，逐层递进。 本书着重于图神经网络相关的系统知识和基础原理的讲解。内容方面涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈。在上册《PyTorch深度学习和图神经网络（卷1） 基础知识》的基础原理之上结合实践，分别从图像、视频、文本、可解释性等应用角度提供项目级别实战案例即代码实例。并基于图片分类中常见的样本不足问题，介绍了零次学习技术及实例。 2.跟进前沿技术，大量引用前沿论文 本书中所介绍的知识中，有很大比例源自近几年的前沿技术。在介绍其原理和应用的同时，还附有论文的出处，这些论文引用可以方便读者对感兴趣的知识进行溯源，并可以自主扩展阅读。在系统掌握了基础知识之后，为后续的能力进阶提供了扩展空间。 3.插图较多便于学习 本书在介绍模型结构、原理的同时，还提供了大量的插图。这些图解有的可视化了模
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PyTorch深度学习和图神经网络 卷1 基础知识 内容涵盖深度学习基础相关的网络模型和算法思想、图神经网络的原理和基础模型，及在PyTorch框架上的实现代码，提供源代码下载
介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法； 内容涵盖PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的原理、图神经网络的基础模型； 书中给出用PyTorch实现的网络模型和算法实例代码； 提供本书源代码下载
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PyTorch深度学习和图神经网络 卷1 基础知识李金洪人民邮电出版社9787115549839
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