《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》

《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》是一本系统梳理图神经网络（GNN）基础理论、关键算法与核心应用的权威技术书籍。该书由刘忠雨、李彦霖、周洋共同撰写，机械工业出版社于2020年出版，作为一本面向卷积神经网络及深度学习领域进阶者的读物，它着重于将图计算与神经网络耦合，帮助读者理解如何从图结构数据中自动提取拓扑特征。相较于普通深度学习教材，这里大量引用了DeepWalk、Node2Vec、以及谱方法的理论基础，极其适用于对交通网络设计、社交网络分析及语义结构感知等复合问题感兴趣的相关学人。这部著作提供的结合数学解说性的理论推导几乎没有多余的百科背景赘属，原味覆盖聚类卷积等的意义由完整体系展开，保证系统训练的连续性。

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