1.知识系统,逐层递进。
本书着重于图神经网络相关的系统知识和基础原理的讲解。内容方面涵盖了与图神经网络有关的完整技术栈。在上册《PyTorch深度学习和图神经网络(卷1)——基础知识》的基础原理之上结合实践,分别从图像、视频、文本、可解释性等应用角度提供项目级别实战案例即代码实例。并基于图片分类中常见的样本不足问题,介绍了零次学习技术及实例。
2.跟进前沿技术,大量引用前沿论文
本书中所介绍的知识中,有很大比例源自近几年的前沿技术。在介绍其原理和应用的同时,还附有论文的出处,这些论文引用可以方便读者对感兴趣的知识进行溯源,并可以自主扩展阅读。在系统掌握了基础知识之后,为后续的能力进阶提供了扩展空间。
3.插图较多便于学习
本书在介绍模型结构、原理的同时,还提供了大量的插图。这些图解有的可视化了模型中的数据流向、有的展示了模型拟合能力、有的细化了某种技术的内部原理、有的直观化了模型的内部结构。可以帮助读者对知识更容易、快捷的理解和掌握。
4.提供源代码下载