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题名/责任者:

基于信息增强的图神经网络学习方法研究/王杰著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-121-49352-2/CNY68.00

载体形态项:

126页, [4] 页图版:图;24cm

并列正题名:

Research on graph neural network methods based on information enhancement

丛编项:

人工智能前沿理论与技术应用丛书

个人责任者:

王杰 著

学科主题:

人工神经网络-研究

中图法分类号:

TP183

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

王杰, 博士, 太原科技大学计算机科学与技术学院讲师, 主要研究方向为数据挖掘与机器学习, 2022年6月毕业于山西大学计算机与信息技术学院。近年来, 主持国家自然科学基金青年项目1项, 山西省基础研究计划青年项目1项, 参与科技部”科技创新 2030—新一代人工智能”重大项目1项、国家自然科学基金重点项目/联合基金项目1项等。先后在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《Pattern Recognition》、《Information Sciences》等国内外重要学术期刊发表论文多篇, 获ACM太原分会2022年度新星奖。

书目附注:

有书目 (第112-126页)

提要文摘附注:

本书共7章, 剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战: 深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战, 本书提出了一系列解决思路, 涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。

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