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000
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01726nam 2200301 450
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001
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CAL 012025050988
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005
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20250222173700.0
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010
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@a978-7-121-49352-2@dCNY68.00
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@a20250221d2025 em y0chiy50 ea
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0
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@achi
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@aCN@b110000
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@aaf a 000yy
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@ar
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@a基于信息增强的图神经网络学习方法研究@Aji yu xin xi zeng qiang de tu shen jing wang luo xue xi fang fa yan jiu@f王杰著
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@a北京@c电子工业出版社@d2025.02
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@a126页, [4] 页图版@c图@d24cm
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@a人工智能前沿理论与技术应用丛书@Aren gong zhi neng qian yan li lun yu ji shu ying yong cong shu
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@a英文题名取自封面
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@a王杰, 博士, 太原科技大学计算机科学与技术学院讲师, 主要研究方向为数据挖掘与机器学习, 2022年6月毕业于山西大学计算机与信息技术学院。近年来, 主持国家自然科学基金青年项目1项, 山西省基础研究计划青年项目1项, 参与科技部”科技创新 2030—新一代人工智能”重大项目1项、国家自然科学基金重点项目/联合基金项目1项等。先后在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《Pattern Recognition》、《Information Sciences》等国内外重要学术期刊发表论文多篇, 获ACM太原分会2022年度新星奖。
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320
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@a有书目 (第112-126页)
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@a本书共7章, 剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战: 深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战, 本书提出了一系列解决思路, 涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。
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@12001 @a人工智能前沿理论与技术应用丛书
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@aResearch on graph neural network methods based on information enhancement@zeng
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@a人工神经网络@Aren gong shen jing wang luo@x研究
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@aTP183@v5
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@a王杰@Awang jie@4著
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0
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@aCN@b人天书店@c20250221
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905
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@b21525551-53@dTP183@e18@f3
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| 基于信息增强的图神经网络学习方法研究/王杰著.-北京：电子工业出版社，2025.02 |
| 126页, [4] 页图版：图；24cm.-(人工智能前沿理论与技术应用丛书) |
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| ISBN 978-7-121-49352-2：CNY68.00 |
| 本书共7章, 剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战: 深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战, 本书提出了一系列解决思路, 涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。 |
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正题名：基于信息增强的图神经网络学习方法研究
索取号：TP183/18
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1525551
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215255514
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十四楼书库/
[索取号:TP183/18]
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在馆
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架位导航
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2
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1525552
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215255523
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十四楼书库/
[索取号:TP183/18]
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在馆
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架位导航
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3
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1525553
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215255532
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十四楼书库/
[索取号:TP183/18]
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在馆
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架位导航
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