圖神經(jīng)網(wǎng)絡是當前 AI 領域最為火爆的研究熱點之一，學術界與工業(yè)界各大公司紛紛投入大量資源研究。它在因果推理上擁有巨大潛力，有望解決深度學習無法處理的關系推理、可解釋性等一系列問題，而這些問題被業(yè)界認為是能夠推動 AI 出現(xiàn)實質(zhì)性進展的關鍵。
GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡：Graph Neural Network）在經(jīng)歷過 2017-2018 年兩年的孕育期與嘗試期之后，在 2018 年末至今的一年多時間里，迎來了快速爆發(fā)期。從理論研究到應用實踐，可謂是遍地開花，讓人應接不暇。
隨著圖神經(jīng)網(wǎng)絡熱潮的出現(xiàn)，了解和掌握圖神經(jīng)網(wǎng)絡相關技術原理已經(jīng)成為未來從事 AI 相關工作的一種趨勢。然而，作為人工智能的下一個拐點，在此之前，國內(nèi)乃至全球并沒有圖模型與應用方向的專業(yè)書籍。
《深入淺出圖神經(jīng)網(wǎng)絡：GNN原理解析》是對極驗7年來，在AI研發(fā)&圖項目實踐等核心工作中寶貴經(jīng)驗的一次總結。作者所在的公司極驗，是一家利用創(chuàng)新技術，幫助企業(yè)鑒別異常流量，同時洞察價值數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)價值最大化的服務商。當前，極驗與全球29萬家企業(yè)達成戰(zhàn)略合作，每天產(chǎn)生交互數(shù)據(jù)超過12億次。
《深入淺出圖神經(jīng)網(wǎng)絡》的出版，以及國內(nèi)首個圖數(shù)據(jù)建模平臺——疊圖的發(fā)布，勢必將推動圖領域的快速發(fā)展，并加速下一輪AI變革的到來。
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