A11 / advanced
图神经网络与几何深度学习
图神经网络与几何深度学习围绕第一编 图表示、第二编 几何归纳偏置、第三编 图任务与综合复习建立连续章节顺序。
- 结构
- 3 编 · 6 章
- 适合读者
- 适合完成相关本科基础课程、需要进入高级理论与计算方法的读者。
BEFORE READING
先修与记号
本册对象
研究图上的消息传递、等变性、谱方法和几何结构。
符号约定
- 本册在首次使用时定义图神经网络与几何深度学习专用符号，并区分标量、向量、算子与单位。
- 同一符号出现多种约定时明确命名空间、假设和适用章节。
CONTENTS
完整目录
第一编 图表示
第一编 图表示组织图、图信号与节点表示、消息传递与图卷积，形成连续的学习单元。
第二编 几何归纳偏置
第二编 几何归纳偏置组织不变性、等变性与群作用、谱图方法与流形学习，形成连续的学习单元。
第三编 图任务与综合复习
第三编 图任务与综合复习组织图生成、图动力学与物理系统、表达能力、过平滑与几何学习综合复习，形成连续的学习单元。
综合练习
- 每章安排定义辨析、推导计算和结果核验练习。
- 本册末章安排跨 Part 综合题，并保留可复算的解题检查点。