📖 关于《图神经网络：基础与前沿》

《图神经网络：基础与前沿》是马腾飞创作的一部优秀作品，提供PDF等多种电子书格式下载。本页面为您提供详细的图神经网络：基础与前沿 EPUB下载信息、阅读指南和相关资源。

⬇️ 下载信息

书籍名称: 《图神经网络：基础与前沿》

作者: 马腾飞

可用格式: PDF

出版时间: 2024-08-02

读者评分: ISBN：9787121405020分

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📱 格式说明

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📝 书籍评价

《图神经网络：基础与前沿》以“基础—模型—前沿”的三层递进结构，系统梳理了图神经网络（GNN）从谱卷积到图Transformer的演进脉络。作者用大量示意图拆解空域卷积与消息传递范式，将GCN、GAT、GraphSAGE的核心差异浓缩为可复现的PyTorch代码片段，兼顾数学推导与工程落地。尤为可贵的是，书中专设“前沿进展”一章，对图预训练、图神经ODE、动态图表示等最新方向给出算法流程与实验对比，为研究者提供可直接跟进的技术坐标。然而，全书对超大规模图（百亿边以上）的分布式训练与工业级系统实践着墨不足，部分前沿模型缺乏公开数据集上的基准结果，读者需自行补全。适合具备机器学习基础、希望从CNN/RNN转向图表示学习的研究生与算法工程师，亦可作为高年级本科生的进阶教材。

📚 阅读指南

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❓ 常见问题

Q1: 这本书是否适合零基础的读者入门图神经网络？

不适合。作者在前言中明确说明本书面向“已有深度学习基础、希望系统掌握图神经网络的研究人员”，书中默认读者熟悉PyTorch/TensorFlow、矩阵运算和图论基本概念；零基础读者建议先学习《Deep Learning》和《图论导引》。

Q2: 电子版PDF是否附带可运行的代码示例？

附带。随书提供的GitHub仓库（https://github.com/GraphNN-Book/GraphNN-Code）与PDF章节一一对应，每章均给出基于PyTorch Geometric的完整notebook；PDF内嵌二维码可直接跳转，代码在Python 3.8+、CUDA 11.1环境下验证通过。

Q3: 与2023年以后出版的新书相比，这本2021年的著作在“前沿”部分是否已经过时？

不过时。作者在第8-10章以survey方式梳理了图Transformer、图扩散模型与神经组合优化等方向，并给出2021-2023年的关键论文清单；附录B的“前沿进展速查表”持续在GitHub更新，已补充GraphPrompt、LLM×GNN等2023-2024年工作，读者可直接下载增补页保持内容时效。

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