《PyTorch深度学习和图神经网络 卷2 》

[PyTorch深度学习和图神经网络二]

图书简介：

本书通过深度学习实例，从可解释性角度出发，阐述深度学习的原理，并将图神经网络与深度学习结合，介绍图神经网络的实现技术。本书分为6章，主要内容包括：图片分类模型、机器视觉的高级应用、自然语言处理的相关应用、神经网络的可解释性、识别未知分类的方法——零次学习、异构图神经网络。本书中的实例是在PyTorch框架上完成的，具有较高的实用价值。
本书适合人工智能从业者、程序员进阶学习，也适合作为大专院校相关专业师生的教学和学习用书，以及培训学校的教材。

作者简介：

李金洪， 精通C、Python、Java语言，擅长神经网络、算法、协议分析、移动互联网安全架构等技术，先后担任过CAD算法工程师、架构师、项目经理、部门经理等职位。参与过深度学习领域某移动互联网后台的OCR项目，某娱乐节目机器人的语音识别、声纹识别项目，金融领域的若干分类项目。