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图深度学习(葡萄书)

葡萄书简介

本教程主要基于京东团队的《图深度学习从理论到实践》,密西根州立大学的汤继良老师团队《图深度学习》,斯坦福大学 CS224W 图机器学习的内容进行整合,旨在帮助读者无痛入门图深度学习 。除了介绍深度学习和图基础知识以及经典图神经网络模型的理论外,我们还基于开源的图框架 NetworkX, DGL 和 PyG 提供了直接的上手代码。

目录

在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/grape-book

章节 内容
第一章 介绍
第二章 图理论基础
第三章 深度学习基础
第四章 图表示学习
第五章 图卷积网络
第六章 关系图卷积神经网络
第七章 图注意力网络
... ...

本书第一版包含第一到七章,涵盖了最常见的各类图神经网络理论和代码讲解。后续章节将包含图神经网络在各个领域内更加实际的应用案例。

贡献者

  • @小饭:项目负责人,负责第一章介绍、第二章图理论基础、第四章图表示学习、及各章节校对
  • @银晗:负责第三章深度学习基础
  • @洋:负责第五章图卷积网络
  • @汝超:项目发起人,负责第六章关系图卷积神经网络
  • @凯:负责第七章图注意力网络

参与贡献

  • 如果你想参与到项目中来欢迎提交 Issue 申请开启一个新的章节,并在完成后进行 pull request。
  • 如果你发现了一些问题,欢迎在 Issue 中进行反馈🐛。
  • 如果你对本项目感兴趣想要参与进来可以联系项目负责人@小饭 进行交流💬。

如果你对 Datawhale 很感兴趣并想要发起一个新的项目,欢迎查看 Datawhale 贡献指南

致谢

本教程得到了《图深度学习从理论到实践》作者姚博士的肯定与支持,大家可以可以在京东购买此书的纸质或电子版进行更加深入的学习!

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## LICENSE 知识共享许可协议
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。

About

图深度学习(葡萄书),在线阅读地址: https://datawhalechina.github.io/grape-book

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