PyTorch深度学习和图神经网络 卷2 开发应用

作者简介

李金洪， 精通C、Python、Java语言，擅长神经网络、算法、协议分析、移动互联网安全架构等技术，先后担任过CAD算法工程师、架构师、项目经理、部门经理等职位。参与过深度学习领域某移动互联网后台的OCR项目，某娱乐节目机器人的语音识别、声纹识别项目，金融领域的若干分类项目。

内容简介

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型中的数据流向、有的展示了模型拟合能力、有的细化了某种技术的内部原理、有的直观化了模型的内部结构。可以帮助读者对知识更容易、快捷的理解和掌握。 4.提供源代码下载