内容简介
图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，它不仅迅速得到了学术界的广泛关注，而且被成功地应用在工业界的多个领域。《图神经网络：基础与前沿》介绍了图神经网络和图深度学习的基础知识和前沿研究，不仅包括它们的发展历史和经典模型，还包括图神经网络在深层网络、无监督学习、大规模训练、知识图谱推理等方面的前沿研究，以及它们在不同领域（如推荐系统、生化医疗、自然语言处理等）的实际应用。
《图神经网络：基础与前沿》既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书，也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。
马腾飞，IBM全球研究院总部研究员，东京大学博士，研究方向为机器学习、自然语言处理等。近期的研究集中在图神经网络及其在医疗、生化、金融等领域的应用。在ICLR、NeurIPS、AAAI等人工智能国际会议上发表论文30多篇，并与他人合作，在AAAI、KDD等会议上多次讲授图神经网络的前沿专题。
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