图书简介
"《PyTorch图神经网络》详细阐述了与图神经网络相关的基本解决方案，主要包括图学习入门、图神经网络的图论、使用DeepWalk创建节点表示、在Node2Vec中使用有偏随机游走改进嵌入、使用普通神经网络包含节点特征、图卷积网络、图注意力网络、使用GraphSAGE扩展图神经网络、定义图分类的表达能力、使用图神经网络预测链接、使用图神经网络生成图、从异构图学习、时序图神经网络、解释图神经网络、使用A3T-GCN预测交通、使用异构图神经网络检测异常、使用LightGCN构建推荐系统、释放图神经网络在实际应用中的潜力等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
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