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内 容 提 要
本书通过深度学习实例,从可解释性角度出发,阐述深度学习的原理,并将图神经网络与深度学习结合,介绍图神经网络的实现技术。本书分为6章,主要内容包括:图片分类模型、机器视觉的高级应用、自然语言处理的相关应用、神经网络的可解释性、识别未知分类的方法——零次学习、异构图神经网络。本书中的实例是在PyTorch框架上完成的,具有较高的实用价值。
本书适合人工智能从业者、程序员进阶学习,也适合作为大专院校相关专业师生的教学和学习用书,以及培训学校的教材。