Grafowe sieci neuronowe. Teoria i praktyka
-
Autor: Filip Wójcik
- ISBN: 9788328933903
- EAN: 9788328933903
- Oprawa: oprawa: broszurowa
- Wydawca: Helion
- Format: 156x235 mm
- Język: polski
- Liczba stron: 224
- Rok wydania: 2026
- Wysyłamy w ciągu: 48h
-
Brak ocen
-
48,11złCena detaliczna: 79,00 złNajniższa cena z ostatnich 30 dni: 48,02 zł
Grafowe sieci neuronowe. Teoria i praktyka
Cicha rewolucja, która nadeszła
Grafowe sieci neuronowe (ang. graph neural networks, GNN) to klasa modeli uczenia głębokiego przeznaczona do analizy danych o strukturze grafowej. W początkowym okresie ich rozwój ograniczał brak efektywnych metod projektowania i optymalizacji; w ostatnich latach bariery te w dużej mierze zostały pokonane, co przełożyło się na dynamiczny postęp teorii i praktyki. Modele GNN znajdują zastosowanie między innymi w analizie sieci społecznościowych, optymalizacji procesów logistycznych, marketingu i pracy z bazami wiedzy.
Ta książka zawiera kompleksowe opracowanie tematyki sieci grafowych w kontekście uczenia maszynowego. Tym samym wypełnia istotną lukę na polskim rynku wydawniczym, oferując połączenie solidnych podstaw teoretycznych z praktycznym zastosowaniem GNN. To przewodnik, który systematycznie przeprowadza przez kolejne zagadnienia związane z sieciami grafowymi:
od narzędzi klasycznej analizy grafów w środowisku Pythona i wybranych zagadnień teorii grafów
przez wprowadzenie do grafowych sieci neuronowych, a także przegląd wybranych warstw splotu grafowego i dobrych praktyk ich projektowania
po zagadnienia związane ze szkoleniem sieci GNN i praktyczne przykłady ich zastosowań
