투명인간은 밀실에 숨는다 또는 그래프 신경망 입문 > NEW도서

투명인간은 밀실에 숨는다



도서명 : 투명인간은 밀실에 숨는다
저자/출판사 : 아쓰카와,다쓰미, 리드비
쪽수 : 348쪽
출판일 : 2022-04-15
ISBN : 9791197708503
정가 : 15500

투명인간은 밀실에 숨는다
6명의 열광하는 일본인들
도청당한 살인
13호 선실에서의 탈출
작가의 말




그래프 신경망 입문



도서명 : 그래프 신경망 입문
저자/출판사 : 즈위안,리우,지에,저우, 에이콘출판
쪽수 : 156쪽
출판일 : 2022-04-29
ISBN : 9791161756400
정가 : 20000

1장. 서론
1.1 동기
1.1.1 합성곱 신경망
1.1.2 네트워크 임베딩
1.2 관련 연구

2장. 수학 및 그래프 기초
2.1 선형대수학
2.1.1 기본 개념
2.1.2 고유분해
2.1.3 특잇값 분해
2.2 확률
2.2.1 기본 개념과 공식
2.2.2 확률분포
2.3 그래프 이론
2.3.1 기본 개념
2.3.2 그래프의 대수적 표현

3장. 신경망 기초
3.1 뉴런
3.2 역전파
3.3 신경망

4장. 기본 그래프 신경망
4.1 서론
4.2 모델
4.3 한계

5장. 그래프 합성곱 네트워크
5.1 스펙트럼 방법
5.1.1 스펙트럼 네트워크
5.1.2 ChebNet
5.1.3 GCN
5.1.4 AGCN
5.2 공간 방법
5.2.1 뉴럴 FPS
5.2.2 PATCHY-SAN
5.2.3 DCNN
5.2.4 DGCN
5.2.5 LGCN
5.2.6 MoNet
5.2.7 GraphSAGE

6장. 그래프 순환 네트워크
6.1 게이트 그래프 신경망
6.2 Tree-LSTM
6.3 그래프 LSTM
6.4 S-LSTM

7장. 그래프 어텐션 네트워크
7.1 GAT
7.2 GaAN

8장. 그래프 잔차 네트워크
8.1 하이웨이 GCN
8.2 지식 점프 네트워크
8.3 DeepGCNs

9장. 다양한 그래프 종류
9.1 유향 그래프
9.2 이종 그래프
9.3 에지 정보가 있는 그래프
9.4 동적 그래프
9.5 다차원 그래프

10장. 고급 학습 방법
10.1 샘플링
10.2 계층적 풀링
10.3 데이터 증강
10.4 비지도 학습

11장. 일반적인 프레임워크
11.1 메시지 전달 신경망
11.2 비지역 신경망
11.3 그래프 네트워크


12장. 응용: 구조 시나리오
12.1 물리
12.2 화학과 생물
12.2.1 분자 핑거프린트
12.2.2 화학 반응 예측
12.2.3 약물 추천
12.2.4 단백질과 분자 상호작용 예측
12.3 지식 그래프
12.3.1 지식 그래프 채우기
12.3.2 귀납 지식 그래프 임베딩
12.3.3 지식 그래프 정렬
12.4 추천 시스템
12.4.1 행렬 채우기
12.4.2 소셜 추천

13장. 응용: 비구조 시나리오
13.1 이미지
13.1.1 이미지 분류
13.1.2 시각적 추론
13.1.3 의미 구분
13.2 문자
13.2.1 문자 분류
13.2.2 시퀀스 레이블링
13.2.3 신경 기계 번역
13.2.4 관계 추출
13.2.5 사건 추출
13.2.6 사실 확인
13.2.7 그 밖의 응용

14장. 응용: 기타 시나리오
14.1 생성 모델
14.2 조합적 최적화

15장. 오픈소스
15.1 데이터셋
15.2 구현

16장. 결론